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Wie teile ich einen großen Pandas-DataFrame mithilfe von np.array_split in mehrere Gruppen mit ungleichmäßigen Unterteilungen auf?

Susan Sarandon
Susan SarandonOriginal
2024-10-27 02:26:30547Durchsuche

How to Split a Large Pandas DataFrame into Multiple Groups with Uneven Divisions Using np.array_split?

So teilen Sie einen großen Pandas-Datenrahmen mit np.array_split in mehrere Gruppen auf

Beim Umgang mit riesigen Datenrahmen kann eine Aufteilung erforderlich sein sie in kleinere, besser handhabbare Stücke. Dies ermöglicht eine effizientere Verarbeitung und Analyse. Eine Methode zum Teilen von Datenrahmen ist die Verwendung der Funktion np.split(). Bei dieser Funktion können jedoch Probleme auftreten, wenn der Datenrahmen nicht gleichmäßig durch die gewünschte Anzahl von Teilungen teilbar ist.

Eine geeignetere Alternative für diese Situation ist die Verwendung der Funktion np.array_split(). Mit dieser Funktion kann der Parameter indices_or_sections eine Ganzzahl sein, die die Achse nicht gleichmäßig teilt.

<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>

Zusätzliche Hinweise:

  • Der np.array_split( )-Funktion benötigt zwei Argumente: den zu teilenden Datenrahmen und die Anzahl der gewünschten Gruppen.
  • Im Gegensatz zu np.split() ermöglicht np.array_split() ungleichmäßige Teilungen des Datenrahmens.
  • Der zurückgegebene Wert von np.array_split() ist eine Liste von Datenrahmen, die jeweils einen geteilten Teil des ursprünglichen Datenrahmens darstellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie teile ich einen großen Pandas-DataFrame mithilfe von np.array_split in mehrere Gruppen mit ungleichmäßigen Unterteilungen auf?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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