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Pandas Fractionner la trame de données en deux trames de données

J'ai pandas DataFrame que j'ai composé à partir de concat. Une ligne contient 96 valeurs, je souhaite séparer le DataFrame de la valeur 72.

Ainsi, les 72 premières valeurs d'une ligne sont stockées dans Dataframe1 et les 24 valeurs suivantes d'une ligne dans Dataframe2.

Je crée mon DF comme suit:

temps = DataFrame(myData)
datasX = concat(
[temps.shift(72), temps.shift(71), temps.shift(70), temps.shift(69), temps.shift(68), temps.shift(67),
 temps.shift(66), temps.shift(65), temps.shift(64), temps.shift(63), temps.shift(62), temps.shift(61),
 temps.shift(60), temps.shift(59), temps.shift(58), temps.shift(57), temps.shift(56), temps.shift(55),
 temps.shift(54), temps.shift(53), temps.shift(52), temps.shift(51), temps.shift(50), temps.shift(49),
 temps.shift(48), temps.shift(47), temps.shift(46), temps.shift(45), temps.shift(44), temps.shift(43),
 temps.shift(42), temps.shift(41), temps.shift(40), temps.shift(39), temps.shift(38), temps.shift(37),
 temps.shift(36), temps.shift(35), temps.shift(34), temps.shift(33), temps.shift(32), temps.shift(31),
 temps.shift(30), temps.shift(29), temps.shift(28), temps.shift(27), temps.shift(26), temps.shift(25),
 temps.shift(24), temps.shift(23), temps.shift(22), temps.shift(21), temps.shift(20), temps.shift(19),
 temps.shift(18), temps.shift(17), temps.shift(16), temps.shift(15), temps.shift(14), temps.shift(13),
 temps.shift(12), temps.shift(11), temps.shift(10), temps.shift(9), temps.shift(8), temps.shift(7),
 temps.shift(6), temps.shift(5), temps.shift(4), temps.shift(3), temps.shift(2), temps.shift(1), temps,
 temps.shift(-1), temps.shift(-2), temps.shift(-3), temps.shift(-4), temps.shift(-5), temps.shift(-6),
 temps.shift(-7), temps.shift(-8), temps.shift(-9), temps.shift(-10), temps.shift(-11), temps.shift(-12),
 temps.shift(-13), temps.shift(-14), temps.shift(-15), temps.shift(-16), temps.shift(-17), temps.shift(-18),
 temps.shift(-19), temps.shift(-20), temps.shift(-21), temps.shift(-22), temps.shift(-23)], axis=1)

La question est: comment peut les diviser? :)

pythonpandasnumpydataframe
36
Warry S.

iloc

df1 = datasX.iloc[:, :72]
df2 = datasX.iloc[:, 72:]
50
piRSquared

utilisez np.split (..., axis = 1) :

Démo:

In [255]: df = pd.DataFrame(np.random.Rand(5, 6), columns=list('abcdef'))

In [256]: df
Out[256]:
          a         b         c         d         e         f
0  0.823638  0.767999  0.460358  0.034578  0.592420  0.776803
1  0.344320  0.754412  0.274944  0.545039  0.031752  0.784564
2  0.238826  0.610893  0.861127  0.189441  0.294646  0.557034
3  0.478562  0.571750  0.116209  0.534039  0.869545  0.855520
4  0.130601  0.678583  0.157052  0.899672  0.093976  0.268974

In [257]: dfs = np.split(df, [4], axis=1)

In [258]: dfs[0]
Out[258]:
          a         b         c         d
0  0.823638  0.767999  0.460358  0.034578
1  0.344320  0.754412  0.274944  0.545039
2  0.238826  0.610893  0.861127  0.189441
3  0.478562  0.571750  0.116209  0.534039
4  0.130601  0.678583  0.157052  0.899672

In [259]: dfs[1]
Out[259]:
          e         f
0  0.592420  0.776803
1  0.031752  0.784564
2  0.294646  0.557034
3  0.869545  0.855520
4  0.093976  0.268974

np.split() est assez flexible - divisons un DF original en 3 DF au niveau des colonnes avec index [2,3]:

In [260]: dfs = np.split(df, [2,3], axis=1)

In [261]: dfs[0]
Out[261]:
          a         b
0  0.823638  0.767999
1  0.344320  0.754412
2  0.238826  0.610893
3  0.478562  0.571750
4  0.130601  0.678583

In [262]: dfs[1]
Out[262]:
          c
0  0.460358
1  0.274944
2  0.861127
3  0.116209
4  0.157052

In [263]: dfs[2]
Out[263]:
          d         e         f
0  0.034578  0.592420  0.776803
1  0.545039  0.031752  0.784564
2  0.189441  0.294646  0.557034
3  0.534039  0.869545  0.855520
4  0.899672  0.093976  0.268974
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MaxU