<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um einen Pandas-DataFrame in kleinere Teile zu zerlegen:<\/span><\/p>\n Anschlie\u00dfend k\u00f6nnen Sie mit der folgenden Syntax auf jeden Block zugreifen:<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame mit neun Zeilen, die Informationen \u00fcber verschiedene Basketballspieler enthalten:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um den DataFrame in Bl\u00f6cke aufzuteilen, wobei jeder Block drei Zeilen hat:<\/span><\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen dann die folgende Syntax verwenden, um auf jedes St\u00fcck zuzugreifen:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass jeder Block, wie von uns angegeben, drei Zeilen enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass wir in diesem Beispiel als einfaches Beispiel einen DataFrame mit nur neun Zeilen verwendet haben.<\/span><\/p>\n In der Praxis werden Sie wahrscheinlich mit einem DataFrame arbeiten, der Hunderttausende oder sogar Millionen Zeilen enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen dieselbe Syntax wie in diesem Beispiel verwenden, um Ihren DataFrame in Bl\u00f6cke bestimmter Gr\u00f6\u00dfen aufzuteilen.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n Pandas: So teilen Sie einen DataFrame nach Spaltenwert auf<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um einen Pandas-DataFrame in kleinere Teile zu zerlegen: #specify number of rows in each chunk n= 3 #split DataFrame into chunks list_df = [df[i:i+n] for i in range(0, len (df),n)] Anschlie\u00dfend k\u00f6nnen Sie mit der folgenden Syntax auf jeden Block zugreifen: #access first chunk list_df[0] Das folgende Beispiel […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n #specify number of rows in each chunk\n<\/span>n= 3<\/span>\n\n#split DataFrame into chunks\n<\/span>list_df = [df[i:i+n] for<\/span> i in<\/span> range(0, len<\/span> (df),n)]\n<\/strong><\/pre>\n #access first chunk<\/span>\nlist_df[0]<\/strong>\n<\/b><\/pre>\n Beispiel: Teilen Sie den Pandas DataFrame in Teile<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28, 23],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4, 11],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12, 10]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n1 B 22 7 8\n2 C 19 7 10\n3 D 14 9 6\n4 E 14 12 6\n5 F 11 9 5\n6 G 20 9 9\n7:28 4 12\n8 I 23 11 10<\/strong><\/pre>\n #specify number of rows in each chunk\n<\/span>n= 3<\/span>\n\n#split DataFrame into chunks\n<\/span>list_df = [df[i:i+n] for<\/span> i in<\/span> range(0, len<\/span> (df),n)]<\/strong><\/pre>\n #view first chunk\nprint<\/span><\/span> (list_df[0])\n\n team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n1 B 22 7 8\n2 C 19 7 10\n\n#view second chunk\n<\/span>print<\/span> (list_df[1])\n\n team points assists rebounds\n3 D 14 9 6\n4 E 14 12 6\n5 F 11 9 5\n\n#view third chunk\n<\/span>print<\/span> (list_df[2])\n\n team points assists rebounds\n6 G 20 9 9\n7:28 4 12\n8 I 23 11 10\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Pandas: So teilen Sie eine Zeichenfolgenspalte in mehrere Spalten auf<\/a>
Pandas: So teilen Sie eine Listenspalte in mehrere Spalten auf<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"