我有一個(gè)大熊貓數(shù)據(jù)框，由整個(gè)數(shù)據(jù)框中不同數(shù)量的列組成。這是一個(gè)示例：當(dāng)前數(shù)據(jù)框示例我想根據(jù)它擁有的列數(shù)將數(shù)據(jù)框拆分為多個(gè)數(shù)據(jù)框。此處的示例輸出圖像：輸出圖像謝謝。
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滄海一幻覺
TA貢獻(xiàn)1824條經(jīng)驗(yàn) 獲得超5個(gè)贊
如果我說得對(duì)，您要做的是將現(xiàn)有的 1 個(gè)數(shù)據(jù)框與n列拆分為ceil(n/5)數(shù)據(jù)框，每個(gè)數(shù)據(jù)框有 5 列，最后一個(gè)帶有n/5.
如果是這種情況，這將起到作用：
import pandas as pd
import math
max_cols=5
dt={"a": [1,2,3], "b": [6,5,3], "c": [8,4,2], "d": [8,4,0], "e": [1,9,5], "f": [9,7,9]}
df=pd.DataFrame(data=dt)
dfs=[df[df.columns[max_cols*i:max_cols*i+max_cols]] for i in range(math.ceil(len(df.columns)/max_cols))]
for el in dfs:
print(el)
并輸出：
a b c d e
0 1 6 8 8 1
1 2 5 4 4 9
2 3 3 2 0 5
f
0 9
1 7
2 9
[Program finished]
波斯汪
TA貢獻(xiàn)1811條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊
如果您有一個(gè)說 10 列的數(shù)據(jù)框，并且您想將具有 3 個(gè)NaN值的記錄與具有 1 的結(jié)果數(shù)據(jù)框一樣放在另一個(gè)結(jié)果數(shù)據(jù)框中NaN，您可以按如下方式執(zhí)行此操作：
# evaluate the number of NaNs per row
num_counts=df.isna().sum('columns')
# group by this number and add the grouped
# dataframe to a dictionary
results= dict()
num_counts=df.isna().sum('columns')
for key, sub_df in df.groupby(num_counts):
results[key]= sub_df
執(zhí)行此代碼后，結(jié)果包含子集，df其中每個(gè)子集包含相同數(shù)量的NaNs（因此相同數(shù)量的非NaNs）。
如果要將結(jié)果寫入 excel 文件，只需執(zhí)行以下代碼：
with pd.ExcelWriter('sorted_output.xlsx') as writer:
for key, sub_df in results.items():
# if you want to avoid the detour of using dicitonaries
# just replace the previous line by
# for key, sub_df in df.groupby(num_counts):
sub_df.to_excel(
writer,
sheet_name=f'missing {key}',
na_rep='',
inf_rep='inf',
float_format=None,
index=True,
index_label=True,
header=True)
例子：
# create an example dataframe
df=pd.DataFrame(dict(a=[1, 2, 3, 4, 5, 6], b=list('abbcac')))
df.loc[[2, 4, 5], 'c']= list('xyz')
df.loc[[2, 3, 4], 'd']= list('vxw')
df.loc[[1, 2], 'e']= list('qw')
它看起來像這樣：
Out[58]:
a b c d e
0 1 a NaN NaN NaN
1 2 b NaN NaN q
2 3 b x v w
3 4 c NaN x NaN
4 5 a y w NaN
5 6 c z NaN NaN
如果你在這個(gè)數(shù)據(jù)幀上執(zhí)行上面的代碼，你會(huì)得到一個(gè)包含以下內(nèi)容的字典：
0: a b c d e
2 3 b x v w
1: a b c d e
4 5 a y w NaN
2: a b c d e
1 2 b NaN NaN q
3 4 c NaN x NaN
5 6 c z NaN NaN
3: a b c d e
0 1 a NaN NaN NaN
字典的鍵是行中 s 的數(shù)量，NaN值是數(shù)據(jù)幀，其中僅包含具有該數(shù)量NaNs 的行。
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