


Bagaimana untuk Memisahkan Pandas DataFrame kepada Berbilang DataFrame Berdasarkan Nilai Unik Lajur?
Memisahkan Pandas DataFrame Berdasarkan Nilai Lajur Menggunakan Groupby
Artikel ini membentangkan penyelesaian kepada cabaran membahagikan DataFrame kepada beberapa bahagian berdasarkan pada nilai unik dalam lajur tertentu.
Pertimbangkan perkara berikut DataFrame:
import pandas as pd df = pd.DataFrame({ "N0_YLDF": [6.286333, 6.317000, 6.324889, 6.320667, 6.325556, 6.359000, 6.359000, 6.361111, 6.360778, 6.361111], "ZZ": [2, 6, 6, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 6], "MAT": [11.669069, 11.669069, 11.516454, 11.516454, 11.516454, 11.516454, 11.516454, 11.516454, 11.516454, 11.516454] })
Matlamatnya ialah untuk mencipta DataFrame baharu yang mempunyai berbilang lajur untuk lajur "N0_YLDF", dengan setiap lajur sepadan dengan nilai unik dalam lajur "ZZ". Untuk mencapai matlamat ini, kita boleh menggunakan fungsi groupby().
grouped_df = df.groupby("ZZ")
Fungsi groupby() mencipta objek pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy, yang mewakili DataFrame dengan pembahagian kumpulan mengikut nilai dalam lajur yang ditentukan. Dalam kes ini, kami mempunyai empat kumpulan:
print(grouped_df.groups) # Output {2: [0], 6: [1, 2, 5, 6, 9], 5: [3, 4], 7: [7, 8]}
Untuk mendapatkan DataFrames individu bagi setiap kumpulan, kami boleh menggunakan pemahaman senarai:
split_dfs = [grouped_df.get_group(key) for key in grouped_df.groups]
Kaedah get_group() mengembalikan DataFrame yang mengandungi baris kepunyaan kumpulan yang ditentukan.
Senarai split_dfs yang terhasil mengandungi empat DataFrames, setiap satu mewakili nilai yang berbeza dalam lajur "ZZ".
Sebagai contoh, untuk mengakses DataFrame untuk kumpulan dengan nilai "ZZ" sebanyak 6, anda boleh menggunakan:
split_df_6 = split_dfs[1]
Ini akan memberi anda DataFrame dengan baris berikut:
N0_YLDF ZZ MAT 1 6.317000 6 11.669069 2 6.324889 6 11.516454 5 6.359000 6 11.516454 6 6.359000 6 11.516454 9 6.361111 6 11.516454
Dengan menggunakan fungsi groupby() dan get_group() kaedah, anda boleh membahagikan DataFrame dengan berkesan kepada beberapa bahagian berdasarkan nilai dalam lajur yang ditentukan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Memisahkan Pandas DataFrame kepada Berbilang DataFrame Berdasarkan Nilai Unik Lajur?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
