在 Pandas 中将数据框列拆分为相等的窗口答案

【问题标题】：Splitting dataframe column into equal windows in Pandas在 Pandas 中将数据框列拆分为相等的窗口
【发布时间】：2017-12-31 09:39:36
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框，我打算用size = 30 提取窗口，然后为每个数据块编写for循环并调用其他函数。

index = pd.date_range(start='2016-01-01', end='2016-04-01', freq='D')
data = pd.DataFrame(np.random.rand(len(index)), index = index, columns=['random'])

我找到了以下功能，但我想知道是否有更有效的方法。

def split(df, chunkSize = 30): 
    listOfDf = list()
    numberChunks = len(df) // chunkSize + 1
    for i in range(numberChunks):
        listOfDf.append(df[i*chunkSize:(i+1)*chunkSize])
    return listOfDf

【问题讨论】：

你能修正一下缩进吗？

标签： python pandas dataframe split chunks

【解决方案1】：

您可以使用列表推导。请参阅SO Post，了解如何访问 dfs 以及另一种分解数据帧的方法。

n = 200000  #chunk row size
list_df = [df[i:i+n] for i in range(0,df.shape[0],n)]

【讨论】：

一点补充信息：如果你的窗口没有均匀地划分你的数据集（即 len(df)%n > 0），最后一个窗口会更小。如果这会导致问题，@jdehesa 解决方案会在最后一个 (len(df)%n) 窗口上平均分配额外的数据点，这样每个窗口的长度都是 n 或 n-1（但当然需要使用 numpy）。

【解决方案2】：

您可以使用 NumPy 的 array_split 高效地做到这一点：

import numpy as np

def split(df, chunkSize = 30):
    numberChunks = len(df) // chunkSize + 1
    return np.array_split(df, numberChunks, axis=0)

即使它是一个 NumPy 函数，它也会返回具有正确索引和列的拆分数据帧。

【讨论】：