Jak podzielić ramkę danych pandas na wiele ramek danych

Możesz użyć następującej podstawowej składni, aby podzielić ramkę danych pandy na wiele ramek danych na podstawie numeru wiersza:

 #split DataFrame into two DataFrames at row 6
df1 = df. iloc [:6]
df2 = df. iloc [6:]

Poniższe przykłady pokazują, jak używać tej składni w praktyce.

Przykład 1: Podziel ramkę danych Pandas na dwie ramki danych

Poniższy kod pokazuje, jak podzielić ramkę danych pandy na dwie ramki danych:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' x ': [1, 1, 1, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 9],
                   ' y ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4, 3, 3, 1, 10]})

#view DataFrame
df

	x y
0 1 5
1 1 7
2 1 7
3 3 9
4 3 12
5 4 9
6 5 9
7 5 4
8 5 3
9 6 3
10 7 1
11 9 10

#split original DataFrame into two DataFrames
df1 = df. iloc [:6]
df2 = df. iloc [6:]

#view resulting DataFrames
print (df1)

   xy
0 1 5
1 1 7
2 1 7
3 3 9
4 3 12
5 4 9

print (df2)
    xy
6 5 9
7 5 4
8 5 3
9 6 3
10 7 1
11 9 10

Należy zauważyć, że df1 zawiera pierwsze sześć wierszy oryginalnej ramki DataFrame, a df2 zawiera sześć ostatnich wierszy oryginalnej ramki DataFrame.

Przykład 2: Podziel ramkę danych Pandas na wiele ramek danych

Poniższy kod pokazuje, jak podzielić pandę

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' x ': [1, 1, 1, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 9],
                   ' y ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4, 3, 3, 1, 10]})

#split into three DataFrames
df1 = df. iloc [:3]
df2 = df. iloc [3:6]
df3 = df. iloc [6:]

#view resulting DataFrames
print (df1)

   xy
0 1 5
1 1 7
2 1 7

print (df2)

   xy
3 3 9
4 3 12
5 4 9

print (df3)

    xy
6 5 9
7 5 4
8 5 3
9 6 3
10 7 1
11 9 10

W tym przykładzie zdecydowaliśmy się podzielić ramkę danych na trzy ramki danych, ale używając tej składni możemy podzielić ramkę danych pandy na dowolną liczbę ramek danych.

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe funkcje pand:

Jak dodać dwie ramki danych Pandy
Jak usunąć kolumny w Pandas DataFrame
Jak wybrać pojedyncze wiersze w ramce danych Pandas