


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.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich einen Pandas-DataFrame mithilfe von Groupby basierend auf Spaltenwerten in mehrere DataFrames aufteilen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die grundlegende Syntax für die Python -Liste ist die Liste [START: STOP: STEP]. 1.Start ist der erste Elementindex, 2.Stop ist der erste Elementindex, und 3.Step bestimmt die Schrittgröße zwischen den Elementen. Scheiben werden nicht nur zum Extrahieren von Daten verwendet, sondern auch zum Ändern und Umkehrlisten.

ListSoutPer -CharakterArraysin: 1) Dynamics und Dynamics und 3), 2) StoringHeterogenData und 3) MemoryefficiencyForSparsedata, ButmayHavesLightPerformanceCostIncustonTectorationOperationen.

Toconvertapythonarraytoalist, Usethelist () constructororageneratorexpression.1) ImportThearrayModuleandCreateanarray.2) Uselist (arr) oder [xForxinarr] Toconvertittoalist in Betracht, überlegt Performance undMoryefficiencyForlargedatasets.

ChoosearraySoverlistsinpythonforbetterperformanceAndMemoryefficienceInspezifizarios.1) largenumericalDatasets: ArraysReDucemoryusage.2) leistungskritische Operationen: ArraysOfferspeedboostsForsforsarching.3) TypeSafety: ArraysStety

In Python können Sie Verständnissen für Schleifen, Aufzählungen und Listen für durchqueren Listen verwenden. In Java können Sie traditionelle für Schleifen verwenden und für Schleifen zu durchqueren Arrays erweitert. 1. Python List Traversal Methods gehören: für Schleifen, Aufzählung und Listenverständnis. 2. Java Array Traversal -Methoden umfassen: traditionell für Schleife und erweitert für die Schleife.

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Ausnahmegruppen in Python 3.11 ermöglichen die gleichzeitige Behandlung mehrerer Ausnahmen, wodurch die Fehlermanagement in gleichzeitigen Szenarien und komplexen Vorgängen verbessert wird.

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