recherche
Maisondéveloppement back-endTutoriel PythonComment puis-je diviser efficacement un grand DataFrame en DataFrames individuels par ID de participant ?

How Can I Efficiently Split a Large DataFrame into Individual DataFrames by Participant ID?

Diviser un DataFrame massif en DataFrames individuels par ID de participant

Considérez un scénario dans lequel vous possédez un DataFrame colossal contenant les données d'une expérience impliquant 60 participants. Votre objectif est de diviser ce volumineux DataFrame en 60 DataFrames distincts, chacun représentant un participant individuel. Une variable essentielle, « nom », identifie de manière unique chaque participant au sein du DataFrame.

Une tentative d'accomplir cette tâche à l'aide d'une fonction personnalisée, « splitframe », s'est avérée infructueuse, ce qui soulève la question d'une solution plus efficace.

Une approche supérieure : découpage de trames de données

Une stratégie alternative consiste à utiliser des techniques de découpage pour séparer le DataFrame. Voici comment :

  1. Générez une liste distinctive de noms de participants (« UniqueNames ») à l'aide de la colonne « Noms » du DataFrame.
  2. Établissez un dictionnaire pour accueillir les DataFrames individuels, en utilisant la liste 'UniqueNames' comme clés.
  3. Parcourez chaque nom de participant et attribuez les données correspondantes à un DataFrame dans le dictionnaire.

Cette approche, utilisant le découpage, fournit une méthode plus simple et plus efficace pour créer des DataFrames individuels pour chaque participant :

# Create a DataFrame with a 'Names' column
data = pd.DataFrame({
    'Names': ['Joe', 'John', 'Jasper', 'Jez'] * 4,
    'Ob1': np.random.rand(16),
    'Ob2': np.random.rand(16)
})

# Extract unique participant names
UniqueNames = data['Names'].unique()

# Initialize a dictionary to store individual DataFrames
DataFrameDict = {elem: pd.DataFrame() for elem in UniqueNames}

# Populate the dictionary with individual DataFrames
for key in DataFrameDict.keys():
    DataFrameDict[key] = data[data['Names'] == key]

Accès aux DataFrames individuels

Pour accéder à un DataFrame spécifique pour un participant particulier, utilisez simplement la clé du dictionnaire correspondant au participant nom, comme démontré ci-dessous :

DataFrameDict['Joe']

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn
Comment les tableaux sont-ils utilisés dans l'informatique scientifique avec Python?Comment les tableaux sont-ils utilisés dans l'informatique scientifique avec Python?Apr 25, 2025 am 12:28 AM

ArraySinpython, en particulier Vianumpy, arecrucialinsciciencomputingfortheirefficiency andversatity.1) ils sont les opérations de data-analyse et la machineauning.2)

Comment gérez-vous différentes versions Python sur le même système?Comment gérez-vous différentes versions Python sur le même système?Apr 25, 2025 am 12:24 AM

Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

Quels sont les avantages de l'utilisation de tableaux Numpy sur des tableaux Python standard?Quels sont les avantages de l'utilisation de tableaux Numpy sur des tableaux Python standard?Apr 25, 2025 am 12:21 AM

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor

Comment la nature homogène des tableaux affecte-t-elle les performances?Comment la nature homogène des tableaux affecte-t-elle les performances?Apr 25, 2025 am 12:13 AM

L'impact de l'homogénéité des tableaux sur les performances est double: 1) L'homogénéité permet au compilateur d'optimiser l'accès à la mémoire et d'améliorer les performances; 2) mais limite la diversité du type, ce qui peut conduire à l'inefficacité. En bref, le choix de la bonne structure de données est crucial.

Quelles sont les meilleures pratiques pour écrire des scripts Python exécutables?Quelles sont les meilleures pratiques pour écrire des scripts Python exécutables?Apr 25, 2025 am 12:11 AM

Tocraftexecutablepythonscripts, suivant les autres proches: 1) addashebangline (#! / Usr / bin / leppython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermisessionswithchmod xyour_script.py.3) organisationwithacleardocstringanduseifname == "__ __" Main __ ".

En quoi les tableaux Numpy diffèrent-ils des tableaux créés à l'aide du module de tableau?En quoi les tableaux Numpy diffèrent-ils des tableaux créés à l'aide du module de tableau?Apr 24, 2025 pm 03:53 PM

NumpyArraysarebetterFornumericalOperations andMulti-dimensionaldata, tandis que la réalisation de la réalisation

Comment l'utilisation des tableaux Numpy se compare-t-il à l'utilisation des tableaux de modules de tableau dans Python?Comment l'utilisation des tableaux Numpy se compare-t-il à l'utilisation des tableaux de modules de tableau dans Python?Apr 24, 2025 pm 03:49 PM

NumpyArraysareBetterForheAVYVumericalComputing, tandis que la réalisation de points contraints de réalisation.1) NumpyArraySoFerversATACTORATIONS ajusté pour les données

Comment le module CTYPES est-il lié aux tableaux dans Python?Comment le module CTYPES est-il lié aux tableaux dans Python?Apr 24, 2025 pm 03:45 PM

CTYPESALLOWSCREATINGAndMANIPulationc-styLearRaySInpython.1) UsectypeStOinterfaceWithClibraryForPerformance.2) Createc-stylearRaysFornumericalComptations.3) PassArrayStocfunction

See all articles

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Outils chauds

SublimeText3 version anglaise

SublimeText3 version anglaise

Recommandé : version Win, prend en charge les invites de code !

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Puissant environnement de développement intégré PHP

MinGW - GNU minimaliste pour Windows

MinGW - GNU minimaliste pour Windows

Ce projet est en cours de migration vers osdn.net/projects/mingw, vous pouvez continuer à nous suivre là-bas. MinGW : un port Windows natif de GNU Compiler Collection (GCC), des bibliothèques d'importation et des fichiers d'en-tête librement distribuables pour la création d'applications Windows natives ; inclut des extensions du runtime MSVC pour prendre en charge la fonctionnalité C99. Tous les logiciels MinGW peuvent fonctionner sur les plates-formes Windows 64 bits.

Adaptateur de serveur SAP NetWeaver pour Eclipse

Adaptateur de serveur SAP NetWeaver pour Eclipse

Intégrez Eclipse au serveur d'applications SAP NetWeaver.

Télécharger la version Mac de l'éditeur Atom

Télécharger la version Mac de l'éditeur Atom

L'éditeur open source le plus populaire