当行数不可整除时，如何将大型 Pandas 数据框拆分为多个部分？

将大型 Pandas 数据帧拆分为多个部分

在处理大量数据集时，通常有必要将它们拆分为更小的、可管理的块。这可以提高性能、增强内存使用并促进并行处理。在本文中，我们将解决在尝试使用 np.split() 拆分大型 pandas 数据帧时遇到的问题。

理解问题

提供的代码代码片段使用 np.split() 将数据帧划分为四个子组。然而，由于不等除法，它导致了 ValueError 。当数据框中的元素数量不能被所需的分割数量整除时，就会出现此错误。

解决方案：使用 np.array_split()

来克服为了应对这一挑战，我们采用了 np.array_split()，它是 np.split() 的更通用的替代方案。正如其文档所述， array_split() 允许非等分，使其适合像我们这样的情况。

实现

这是一个使用 np.split() 的 Python 代码示例。 array_split() 将数据帧分成四个部分：

<code class="python">import pandas as pd
import numpy as np

# Create a sample dataframe
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                    'C': np.random.randn(8),
                    'D': np.random.randn(8)})

# Split the dataframe into four groups using array_split
groups = np.array_split(df, 3)

# Print the split groups
for group in groups:
    print(group)</code>

这将有效地将数据帧分成三个大致相等大小的组。每个组都可以独立访问和处理，解决了不平等划分的初始挑战。

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