如何使用 np.array_split 将大型 Pandas DataFrame 拆分为多个不均匀划分的组？

如何使用 np.array_split 将大型 Pandas DataFrame 拆分为多个组

处理大量数据帧时，可能需要拆分将它们分成更小、更易于管理的块。这可以实现更高效的处理和分析。分割数据帧的一种方法是使用 np.split() 函数。但是，当数据帧不能被所需的分割数整除时，此函数可能会遇到问题。

这种情况更合适的替代方案是使用 np.array_split() 函数。此函数允许indexes_or_sections参数为不等分轴的整数。

<code class="python">import pandas as pd
import numpy as np

# Create a large dataframe
df = pd.DataFrame(...)

# Define the number of groups to split the dataframe into
n_groups = 4

# Split the dataframe using np.array_split()
dataframe_chunks = np.array_split(df, n_groups)

# Iterate over the dataframe chunks and print their contents
for item in dataframe_chunks:
    print(item)</code>

附加说明：

• np.array_split( ) 函数有两个参数：要分割的数据帧和所需组的数量。
• 与 np.split() 不同，np.array_split() 允许对数据帧进行不均匀划分。
• np.array_split() 的返回值是一个数据帧列表，每个数据帧代表原始数据帧的分割部分。

以上是如何使用 np.array_split 将大型 Pandas DataFrame 拆分为多个不均匀划分的组？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！