我有一个非常大的数据框(大约一百万行),其中包含来自实验的数据(60位受访者)。我想将数据框分成60个数据框(每个参与者一个数据框)。
在数据帧(称为=数据)中,有一个名为“名称”的变量,它是每个参与者的唯一代码。
我已经尝试了以下方法,但是没有任何反应(或者一小时内没有停止)。我打算做的是将数据帧(数据)拆分为较小的数据帧,并将其附加到列表(数据列表)中:
import pandas as pd def splitframe(data, name='name'): n = data[name][0] df = pd.DataFrame(columns=data.columns) datalist = [] for i in range(len(data)): if data[name][i] == n: df = df.append(data.iloc[i]) else: datalist.append(df) df = pd.DataFrame(columns=data.columns) n = data[name][i] df = df.append(data.iloc[i]) return datalist
我没有收到错误消息,脚本似乎可以永远运行!
有什么聪明的方法吗?
首先,你的方法效率低下,因为在没有足够的空间容纳新条目的情况下,由于必须定期增长列表,因此逐行追加到列表的速度很慢,因此列表大小在此方面会更好,因为前面并分配一次。
但是,我认为从根本上讲,你的方法有点浪费,因为你已经有了一个数据框,为什么要为这些用户中的每一个创建一个新的?
我将按列对数据帧进行排序'name',将索引设置为此,如果需要,则不要删除该列。
'name'
然后生成所有唯一条目的列表,然后你可以使用这些条目执行查找,并且至关重要的是,如果仅查询数据,请使用选择条件返回数据框上的视图,而不会产生昂贵的数据副本。
所以:
# sort the dataframe df.sort(columns=['name'], inplace=True) # set the index to be this and don't drop df.set_index(keys=['name'], drop=False,inplace=True) # get a list of names names=df['name'].unique().tolist() # now we can perform a lookup on a 'view' of the dataframe joe = df.loc[df.name=='joe'] # now you can query all 'joes'
编辑 sort现在已弃用,你需要立即使用sort_values:
sort_values
# sort the dataframe df.sort_values(by='name', axis=1, inplace=True) # set the index to be this and don't drop df.set_index(keys=['name'], drop=False,inplace=True) # get a list of names names=df['name'].unique().tolist() # now we can perform a lookup on a 'view' of the dataframe joe = df.loc[df.name=='joe'] # now you can query all 'joes'
为什么不只通过切片数据帧来做到这一点。就像是
#create some data with Names column data = pd.DataFrame({'Names': ['Joe', 'John', 'Jasper', 'Jez'] *4, 'Ob1' : np.random.rand(16), 'Ob2' : np.random.rand(16)}) #create unique list of names UniqueNames = data.Names.unique() #create a data frame dictionary to store your data frames DataFrameDict = {elem : pd.DataFrame for elem in UniqueNames} for key in DataFrameDict.keys(): DataFrameDict[key] = data[:][data.Names == key]
嘿,请记住,你有一个数据帧字典,就像(我想)你想要它们一样。需要访问一个吗?只需输入
DataFrameDict['Joe']
希望能有所帮助