Memisahkan Bingkai Data Panda Besar kepada Berbilang Bahagian
Apabila bekerja dengan set data yang besar, selalunya menjadi perlu untuk membahagikannya kepada bahagian yang lebih kecil dan boleh diurus. Ini boleh meningkatkan prestasi, meningkatkan penggunaan memori dan memudahkan pemprosesan selari. Dalam artikel ini, kami akan menangani isu yang dihadapi semasa cuba memisahkan bingkai data panda yang besar menggunakan np.split().
Memahami Isu
Kod yang disediakan coretan menggunakan np.split() untuk membahagikan kerangka data kepada empat subkumpulan. Walau bagaimanapun, ia mengakibatkan ValueError disebabkan pembahagian yang tidak sama rata. Ralat ini timbul apabila bilangan elemen dalam bingkai data tidak boleh dibahagikan sama rata dengan bilangan pecahan yang diingini.
Penyelesaian: Menggunakan np.array_split()
Untuk mengatasi cabaran ini, kami menggunakan np.array_split(), alternatif yang lebih serba boleh kepada np.split(). Seperti yang dinyatakan dalam dokumentasinya, array_split() membenarkan pembahagian tidak sama, menjadikannya sesuai untuk situasi seperti kita.
Pelaksanaan
Berikut ialah contoh kod Python menggunakan np. array_split() untuk membahagikan bingkai data kepada empat bahagian:
<code class="python">import pandas as pd import numpy as np # Create a sample dataframe df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'], 'C': np.random.randn(8), 'D': np.random.randn(8)}) # Split the dataframe into four groups using array_split groups = np.array_split(df, 3) # Print the split groups for group in groups: print(group)</code>
Ini akan membahagikan bingkai data secara berkesan kepada tiga kumpulan yang lebih kurang saiznya. Setiap kumpulan boleh diakses dan diproses secara bebas, menangani cabaran awal pembahagian yang tidak sama rata.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Memisahkan Bingkai Data Panda Besar kepada Berbilang Bahagian Apabila Bilangan Baris Tidak Terbahagi Sekata?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!