Heim >Backend-Entwicklung >Python-Tutorial >Wie kann ich einen Pandas-DataFrame mithilfe von Groupby basierend auf Spaltenwerten in mehrere DataFrames aufteilen?
Aufteilen eines Pandas-Datenrahmens basierend auf Spaltenwerten mithilfe von Groupby
Pandas bietet die leistungsstarke Groupby-Funktion, um Daten basierend auf gemeinsamen Werten in einem bestimmten Bereich zu bearbeiten Spalte. Eine praktische Anwendung dieser Funktion ist die Aufteilung eines DataFrames in mehrere kleinere DataFrames basierend auf eindeutigen Werten in einer Spalte.
Betrachten Sie den DataFrame df unten:
df = N0_YLDF ZZ MAT 0 6.286333 2 11.669069 1 6.317000 6 11.669069 2 6.324889 6 11.516454 3 6.320667 5 11.516454 4 6.325556 5 11.516454 5 6.359000 6 11.516454 6 6.359000 6 11.516454 7 6.361111 7 11.516454 8 6.360778 7 11.516454 9 6.361111 6 11.516454
Um diesen DataFrame in vier DataFrames aufzuteilen Führen Sie basierend auf den eindeutigen Werten der Spalte ZZ die folgenden Schritte aus:
Gruppieren Sie den DataFrame nach Spalte ZZ:
gb = df.groupby('ZZ')
Erhalten Sie eine Liste gruppierter Objekte:
grouped_objects = [gb.get_group(x) for x in gb.groups]
Das Ergebnis ist eine Liste von vier DataFrames, die jeweils eine andere Gruppe basierend auf den eindeutigen Werten in Spalte ZZ darstellen.
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