将大型数据帧拆分为较小的数据帧
问题:
您有一个巨大的数据帧,其中包含超过 100 万条表示数据的记录来自 60 名参与者的实验。每个参与者都有一个唯一的代码存储在数据帧的“name”变量中。您的目标是将数据帧分为 60 个较小的数据帧,每个参与者一个。
原始尝试:
您通过名为 splitframe 的自定义函数实现此目的的初始方法没有实现执行后一小时内不会产生结果。该函数旨在循环遍历数据帧,迭代地将行附加到较小的数据帧并将它们添加到列表中,直到识别出新的参与者,此时它将为后续参与者创建一个新的数据帧。
使用数据帧切片的解决方案:
您可以采用更有效的方法,而不是迭代地分割数据帧数据帧切片。操作方法如下:
import pandas as pd # Create a list of unique participant names unique_names = data['name'].unique() # Initialize a dictionary to store the split dataframes data_dict = {} # Iterate over the unique names for name in unique_names: # Create a new dataframe by slicing the original dataframe data_dict[name] = data[data['name'] == name]
结果:
此代码将创建一个名为 data_dict 的字典。字典中的每个键代表一个参与者名称,对应的值是一个 pandas 数据帧,其中包含该特定参与者的所有数据。您可以使用以下语法访问每个参与者的数据框:
participant_data = data_dict['ParticipantName']
以上是如何根据参与者 ID 有效地将大型 Pandas DataFrame 拆分为较小的 DataFrame?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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