Разделить фрейм данных на несколько фреймов данных на основе группы параметров в столбце - PullRequest
Новая
       19

Разделить фрейм данных на несколько фреймов данных на основе группы параметров в столбце

2 голосов
/ 26 апреля 2019

У меня есть такой фрейм данных:

DF 

ID      A       B       C
00      X0      Y0      PARAMETER_0
01      X1      Y1      PARAMETER_1
02      X2      Y2      PARAMETER_2
03      X3      Y3      PARAMETER_3
04      X4      Y4      PARAMETER_4
05      X5      Y5      PARAMETER_0
06      X6      Y6      PARAMETER_1
07      X7      Y7      PARAMETER_2
08      X8      Y8      PARAMETER_3
09      X9      Y9      PARAMETER_4
10      XX0     YY0     PARAMETER_0
11      XX1     YY1     PARAMETER_1
12      XX2     YY2     PARAMETER_2
13      XX3     YY3     PARAMETER_3
14      XX4     YY4     PARAMETER_4

И мне нужно разделить его на несколько фреймов данных на PARAMETER_4 в столбце C, чтобыget:

DF_1 

ID      A       B       C
00      X0      Y0      PARAMETER_0
01      X1      Y1      PARAMETER_1
02      X2      Y2      PARAMETER_2
03      X3      Y3      PARAMETER_3
04      X4      Y4      PARAMETER_4

DF_2 

05      X5      Y5      PARAMETER_0
06      X6      Y6      PARAMETER_1
07      X7      Y7      PARAMETER_2
08      X8      Y8      PARAMETER_3
09      X9      Y9      PARAMETER_4

DF_3 

10      XX0     YY0     PARAMETER_0
11      XX1     YY1     PARAMETER_1
12      XX2     YY2     PARAMETER_2
13      XX3     YY3     PARAMETER_3
14      XX4     YY4     PARAMETER_4

Я не могу найти такую ​​простую функцию, как df.split(axis=0, value='PARAMETER_4')

Есть идеи о подходе?Заранее спасибо!

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 26 апреля 2019

Мы можем использовать groupby здесь дважды.Сначала мы сгруппируемся по столбцу C и создаем cumcount.Затем мы группируемся на этом счетчике, чтобы получить отдельные кадры данных: 

dfs = [d for _, d in df.groupby(df.groupby('C').cumcount())]

print(dfs[0], '\n')
print(dfs[1], '\n')
print(dfs[2])

Выход 


   ID   A   B            C
0   0  X0  Y0  PARAMETER_0
1   1  X1  Y1  PARAMETER_1
2   2  X2  Y2  PARAMETER_2
3   3  X3  Y3  PARAMETER_3
4   4  X4  Y4  PARAMETER_4 

   ID   A   B            C
5   5  X5  Y5  PARAMETER_0
6   6  X6  Y6  PARAMETER_1
7   7  X7  Y7  PARAMETER_2
8   8  X8  Y8  PARAMETER_3
9   9  X9  Y9  PARAMETER_4 

    ID    A    B            C
10  10  XX0  YY0  PARAMETER_0
11  11  XX1  YY1  PARAMETER_1
12  12  XX2  YY2  PARAMETER_2
13  13  XX3  YY3  PARAMETER_3
14  14  XX4  YY4  PARAMETER_4
0 голосов
/ 26 апреля 2019

Вы можете создать помощника array со сравнением PARAMETER_4, поменять значения с помощью индексации и накопленной суммы для dictionary of DataFrame s: 

s = pd.factorize(df['C'].eq('PARAMETER_4').iloc[::-1].cumsum().sort_index())[0] + 1

print (s)
[1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3] 

dfs = dict(tuple(df.groupby(s)))
print (dfs[1])
   ID   A   B            C
0   0  X0  Y0  PARAMETER_0
1   1  X1  Y1  PARAMETER_1
2   2  X2  Y2  PARAMETER_2
3   3  X3  Y3  PARAMETER_3
4   4  X4  Y4  PARAMETER_4

То, что вам нужно, возможно, но не рекомендуется : 

s = df['C'].eq('PARAMETER_4').iloc[::-1].cumsum()
for i, g in df.groupby(s):
    globals()[f'DF_{i}'] =  g

print (DF_1)
   ID   A   B            C
0   0  X0  Y0  PARAMETER_0
1   1  X1  Y1  PARAMETER_1
2   2  X2  Y2  PARAMETER_2
3   3  X3  Y3  PARAMETER_3
4   4  X4  Y4  PARAMETER_4

Другой идеей является проверка столбца c и группирование по счетчику. Серия, созданная GroupBy.cumcount: 

s = df.groupby('C').cumcount() + 1

dfs = dict(tuple(df.groupby(s)))
print (dfs[1])
   ID   A   B            C
0   0  X0  Y0  PARAMETER_0
1   1  X1  Y1  PARAMETER_1
2   2  X2  Y2  PARAMETER_2
3   3  X3  Y3  PARAMETER_3
4   4  X4  Y4  PARAMETER_4
...