如何将一个pandas DataFrame分割成多个数据帧？[重复]

Question

这个问题在这里已经有了答案:

Pandas - 分块切割大型数据框架 (1个答案)

封闭 22天前.

我有一个由231840行组成的数据框架。我需要将其分割成161个独立的表，每个表包含1440行，即第一个表包含前1440行，第二个表包含下一个1440行，以此类推，直到我得到161个独立的表，合并的行数为231840行。有什么好办法吗？

Answer 1

你可以用 np.array_split 来分割数据帧。

import numpy as np

dfs = np.array_split(df, 161) # split the dataframe into 161 separate tables

编辑 (要根据数据框中df的顺序数分配一个新的col，可以在数据框中选择一个新的col。dfs):

dfs = [df.assign(new_col=i) for i, df in enumerate(dfs, 1)]

Answer 2

只需使用

import numpy as np

df_list = np.array_split(df, 3) # replace 3 with the amount of rows you want

在你的情况下，你应该切换 3 与 df(len) // desired_row_amount. 我们使用 // 将结果四舍五入为一个整数。或者用老式的 for 循环，类似于。

rows = 100  # example number of rows
df_list = []  # list to store dfs

for i in range(len(df) // rows):
    if i == len(df) // rows:  # if this is the last part of the df
        df_list.append(df[i*rows:])  # append the dataframe rows left
    else:
# append with a dataframe which has the desired amount of rows
        df_list.append(df[i*rows:(i+1)*rows])