如何根据另一个拆分熊猫系列答案

【问题标题】：how to split a series in pandas based on another如何根据另一个拆分熊猫系列
【发布时间】：2021-09-10 12:26:06
【问题描述】：

我在 python pandas 中有两个系列。

一个来自名为values.csv 的文件中的值。它看起来像这样：

time, value
0, 10312435
9, 45924523
11, 43423434
20, 42343552
...

另一个叫breaks.csv，看起来像这样：

time
5
18
...

问题：我想根据breaks.csv 中的值将values.csv 拆分为单独的帧。

在上面的示例中，第一个断点是5，导致文件或集合包含time \in [0, 5] 中的所有条目，因此只有值0, 10312435。第二个断点是18，因此第二批值应该在(5, 18]内，即9, 45924523和11, 43423434等等。

在 pandas（或者其他一些易于使用的 python 包）中是否可能出现这种情况？

【问题讨论】：

标签： python pandas filesplitting

【解决方案1】：

您可以先从breaks.time 形成垃圾箱，然后使用pd.cut 使用这些垃圾箱将类别分配给values.time：

import numpy as np

# intervals to fall into
bins = [-np.inf, *breaks.time, +np.inf]

# distinct labels of 0..N-1
labels = np.arange(len(bins) - 1)

# form a new column in `values` with assigned categories
values["cats"] = pd.cut(values.time, bins=bins, labels=labels)

此时values 看起来像：

>>> values

   time     value cats
0     0  10312435    0
1     9  45924523    1
2    11  43423434    1
3    20  42343552    2

现在我们可以按cats 分组，例如，形成一个数据框列表：

# no need for `cats` column anymore, so we drop it when putting in
frames_list = [frame.drop(columns="cats")
               for _, frame in values.groupby("cats")[["time", "value"]]]

我们可以访问框架

>>> frames_list[0]

   time     value
0     0  10312435


>>> frames_list[1]

   time     value
1     9  45924523
2    11  43423434

>>> frames_list[2]

   time     value
3    20  42343552

【讨论】：

【解决方案2】：

我根据Pandas split DataFrame by column value提出以下建议

sim_dist_right = pandas.read_csv('sim/dist_right.csv', comment='#')
sim_round_indicator = pandas.read_csv('sim/round_indicator.csv', comment='#')

round_list = []
for index, row in sim_round_indicator.iterrows():
    print("splitting at " + str(row['time']))
    df_sep = sim_dist_right[sim_dist_right['time'] < row['time']]
    
    round_list.append(df_sep)
    print("separated a batch of " + str(len(df_sep)) + " elements")
    
    df_over = sim_dist_right[sim_dist_right['time'] >= row['time']]
    print(str(len(df_over)) + " elements over")
    
    sim_dist_right = df_over
    
print("splitted values into " + str(len(round_list)) + " batches")

【讨论】：

使用.iterrows() 可以很好地工作，但效率不是很高。你可以试试上面的pd.cut。