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我有一个包含 96 列的数据框:
df.to_csv('result.csv')
输出(excel):
Run 1 Run 2 Run 3 Run 4 Run 5 Run 6 Run 7 Run 8 Run 9 Run 10 Run 11 Run 12 Run 13 Run 14 Run 15 Run 16 Run 17 Run 18 Run 19 Run 20 Run 21 Run 22 Run 23 Run 24 Run 25 Run 26 Run 27 Run 28 Run 29 Run 30 Run 31 Run 32 Run 33 Run 34 Run 35 Run 36 Run 37 Run 38 Run 39 Run 40 Run 41 Run 42 Run 43 Run 44 Run 45 Run 46 Run 47 Run 48 Run 49 Run 50 Run 51 Run 52 Run 53 Run 54 Run 55 Run 56 Run 57 Run 58 Run 59 Run 60 Run 61 Run 62 Run 63 Run 64 Run 65 Run 66 Run 67 Run 68 Run 69 Run 70 Run 71 Run 72 Run 73 Run 74 Run 75 Run 76 Run 77 Run 78 Run 79 Run 80 Run 81 Run 82 Run 83 Run 84 Run 85 Run 86 Run 87 Run 88 Run 89 Run 90 Run 91 Run 92 Run 93 Run 94 Run 95 Run 96
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14 230608.01 230312.12 229832.18 229627.99 229210.49 228632.32 228363.82 228331.31 228218.46 228144.81 227964.12 227953.21 228026.95 227840.86 227741.13 227753.98 227740.91 227540.28 227557.01 227318.88 227512.95 227296.66 227285.16 227307.5 227240.68 227426.04 227221.35 227178.03 226972.82 227183.08 227053.52 227103.26 227226.78 227095.99 227295.09 227357.08 226998.07 227155.45 227099.14 227256.82 227092.64 227274.71 227046.17 227211.35 227271.17 227113.9 227296.57 227410.79 227169.76 227314.2 227496.21 227252.71 227267.55 227308.58 227361.06 227333.64 227178.12 227358.18 227154.37 227278.39 227226.46 227220.65 227276.21 227336.72 227239.63 227201.77 227298.1 227286.38 227398.71 227336.91 227365.81 227255.2 227241.09 227129.99 227074.28 227152.61 227331.13 227349.15 227404.26 227317.63 227228.69 227163.85 226953.01 226922.52 227207.38 227141.31 227117.31 227162.19 227210.19 227078.05 227066.16 227226.41 226951.75 226963.37 226956.1 227106.71
15 25607.66 25705.26 25483.12 25478.82 25410.26 25384.14 25296.8 25297.31 25185.21 25310.15 25275.49 25246.13 25249.32 25322.94 25258.49 25231.09 25294.81 25282.72 25211.84 25373.49 25201.84 25277.95 25356.21 25331.92 25191.69 25268.33 25359.69 25177.89 25275.49 25293.96 25212.5 25256.51 25209.77 25207.68 25245.21 25130.97 25246.49 25073.61 25141.74 25191.55 25275.35 25218.04 25234.66 25144.64 25294.39 25197.99 25252.66 25029.12 25239.01 25241.82 25299.99 25249.92 25112.44 25140.67 25247.73 25235.76 25316.81 25188.8 25122.93 25186.04 25149.75 25127.59 25175.98 25093.1 25224.16 25166.84 25170.27 25203.5 25258.65 25192.54 25154.19 25180.35 25197.78 25340.6 25224.43 25173.91 25205.17 25253.24 25325.32 25459.4 25186.6 25238.33 25237.85 25130.99 25303.22 25188.74 25226.41 25190.27 25082.58 25059.87 25295.12 25197.11 25222.02 25208.2 25173.89 25197.88
抱歉(从 excel 中复制)，标签和数据不一致。
基本上，我想将此数据帧分成 8 个单元...因此对于第一个单元，第 1 单元，我想要 12 列...运行 1 到 12。依此类推。第 8 单元将在 85 - 96 运行。
我刚刚重命名了 8 个数据框并指定了我想从主数据框 (df) 中获取的列
这是我的代码:
df1 = df.ix[:,0:7]
df2 = df.ix[:,12:24]
df3 = df.ix[:,24:36]
df4 = df.ix[:,36:48]
df5 = df.ix[:,48:60]
df6 = df.ix[:,60:72]
df7 = df.ix[:,72:84]
df8 = df.ix[:,84:96]
pieces = (df1,df2,df3,df4,df5,df6,df7,df8)
最后，我使用 concat 将 8 个数据帧连接在一起(彼此堆叠)。但是，输出有点失真，而且顺序不对。
df_final = pd.concat(pieces, ignore_index = True)
print df_final
输出:
Run 1 Run 13 Run 14 Run 15 Run 16 Run 17 Run 18 Run 19 Run 2 Run 20 Run 21 Run 22 Run 23 Run 24 Run 25 Run 26 Run 27 Run 28 Run 29 Run 3 Run 30 Run 31 Run 32 Run 33 Run 34 Run 35 Run 36 Run 37 Run 38 Run 39 Run 4 Run 40 Run 41 Run 42 Run 43 Run 44 Run 45 Run 46 Run 47 Run 48 Run 49 Run 5 Run 50 Run 51 Run 52 Run 53 Run 54 Run 55 Run 56 Run 57 Run 58 Run 59 Run 6 Run 60 Run 61 Run 62 Run 63 Run 64 Run 65 Run 66 Run 67 Run 68 Run 69 Run 7 Run 70 Run 71 Run 72 Run 73 Run 74 Run 75 Run 76 Run 77 Run 78 Run 79 Run 80 Run 81 Run 82 Run 83 Run 84 Run 85 Run 86 Run 87 Run 88 Run 89 Run 90 Run 91 Run 92 Run 93 Run 94 Run 95 Run 96
0 5194322.07 5195697.94 5195730.25 5196009.11 5195054.02 5193386.44 5192664.99
1 1453304.43 1454792.33 1454807.96 1454768.09 1455077.49 1454644.59 1454545.94
2 193379.75 193027.34 192806.25 192501.2 192602.7 192477.86 192402.72
3 157553.12 157252.95 157080.77 156941.24 156887.86 156776.95 156669.69
4 98894.09 98661.73 98517.97 98463.94 98381.17 98335.16 98248.41
5
6 3129.52 3147.16 3160.49 3171.33 3214.77 3236.69 3275
7 2946817.59 2944662.04 2941123.24 2940256.46 2935558.38 2931746.01 2928978.21
8 230608.01 230312.12 229832.18 229627.99 229210.49 228632.32 228363.82
9 25607.66 25705.26 25483.12 25478.82 25410.26 25384.14 25296.8
10 5190739.45 5190416.85 5189592.97 5188898.89 5188461.01 5188735.44 5189156.83 5188870.35 5188306.12 5187746.51 5188023.45 5187536.91
11 1455358.05 1455533.45 1455208.56 1454913.89 1455124.45 1454644.83 1455071.25 1454812.46 1454838.9 1454842.33 1454895.52 1454838.55
12 192331.79 192357.29 192277.84 192270.06 192232.67 192170.09 192216.06 192182.3 192163.13 192145.32 192164.63 192157.59
13 156586.19 156620.33 156558.26 156539 156501.76 156445.28 156465.98 156435.93 156436.62 156444.92 156422.48 156446.25
14 98200.03 98201.4 98172.12 98146.85 98131.82 98103.18 98111.26 98070.4 98089.39 98103.34 98063.18 98087.61
15
16 3371.95 3378.69 3377.02 3373.65 3397.39 3388.79 3416.8 3457.74 3447.79 3456.51 3455.32 3495.66
17 2923616.24 2921712.71 2921325.33 2921606.4 2921049.04 2920501.43 2920219.82 2919483.39 2919055.94 2918261.89 2917710.17 2918281.08
18 228026.95 227840.86 227741.13 227753.98 227740.91 227540.28 227557.01 227318.88 227512.95 227296.66 227285.16 227307.5
19 25249.32 25322.94 25258.49 25231.09 25294.81 25282.72 25211.84 25373.49 25201.84 25277.95 25356.21 25331.92
20 5188085.85 5188634.95 5187861.42 5188124.97 5187076.75 5189218.62 5189052.51 5188571.63 5188486.76 5188502.68 5188318.63 5188512.5
21 1454888.25 1455024.08 1454624.57 1455159.29 1454889.65 1454906.92 1454789.36 1454579.06 1455060.12 1455108.26 1455289.8 1455269.54
22 192134.08 192172.82 192098.36 192146.81 192106.65 192082.12 192057.73 192065.45 192080.46 192128.27 192096.82 192120.97
23 156426.4 156447.14 156397.15 156421.85 156391.94 156370.94 156337.46 156364.73 156380.6 156399.43 156389.75 156386.21
24 98055.12 98101.77 98064.3 98073.7 98044.23 98032.22 98024.03 98035.75 98047.34 98065.01 98070.35 98056.62
25
26 3492.27 3505.96 3510.87 3533.18 3522.81 3524.65 3572.99 3575.17 3581.11 3579.16 3584.39 3601.6
27 2917460.36 2918447.78 2917467.81 2917025.06 2914725.09 2917582.26 2916970.03 2917224.28 2917123.34 2916758.73 2916377.49 2916374.34
28 227240.68 227426.04 227221.35 227178.03 226972.82 227183.08 227053.52 227103.26 227226.78 227095.99 227295.09 227357.08
29 25191.69 25268.33 25359.69 25177.89 25275.49 25293.96 25212.5 25256.51 25209.77 25207.68 25245.21 25130.97
30 5188409.83 5188250.86 5188885.18 5188999.83 5189365.09 5190159.72 5189771.1 5190136.3 5191179.72 5191256.35 5191147.97 5191712.32
31 1455227.93 1455734.55 1455846 1455774.16 1456130.24 1456289.94 1455711.1 1456447.68 1456588.78 1456796.61 1456867.04 1457081.75
32 192081.97 192166.45 192157.38 192121.78 192203.97 192215.73 192098.89 192181.45 192211.12 192234.93 192245.5 192282.35
33 156346.02 156453.62 156442.94 156392.71 156436.89 156449.56 156363.24 156443.5 156448.72 156429.21 156479.57 156498
34 98025.54 98091.08 98101.41 98052.04 98079.79 98094.76 98012.52 98088.28 98083.11 98091.65 98097.78 98111.77
35
36 3591.13 3619.1 3581.45 3597.28 3610.98 3627.1 3641.58 3639.8 3628.65 3655.72 3649.4 3648.33
37 2915134.44 2916170.14 2916194.3 2916438.93 2916841.46 2916923.27 2916298.61 2916843.73 2917128.84 2916505.26 2917823.72 2917249.33
38 226998.07 227155.45 227099.14 227256.82 227092.64 227274.71 227046.17 227211.35 227271.17 227113.9 227296.57 227410.79
39 25246.49 25073.61 25141.74 25191.55 25275.35 25218.04 25234.66 25144.64 25294.39 25197.99 25252.66 25029.12
40 5192430.88 5193407.95 5192603.89 5192248.7 5192197.65 5193096.79 5193005.25 5193985.8 5193451.22 5193489.16 5193562.72 5194621.43
41 1457274.68 1457155.16 1457782.73 1457065.11 1457459.15 1457347.08 1457837.54 1457999.87 1458171.82 1458241.76 1458320.08 1458622.22
42 192290.05 192278.03 192370.19 192250.39 192308.68 192264.65 192339.55 192365.62 192394.12 192385.72 192403.42 192431.52
43 156535.45 156528.7 156603.81 156486.44 156524.97 156482.7 156558.25 156574.41 156585.45 156572.05 156610.77 156638.11
44 98133.52 98135.26 98181.02 98130.98 98142.39 98103.2 98151.5 98163.1 98181.58 98161.11 98181.91 98207.14
45
46 3676.89 3661.96 3697.21 3689.05 3693.71 3710.29 3734.39 3732.68 3732.57 3760.45 3753.94 3778.77
47 2918275.17 2918657.92 2918593.87 2918092.17 2916450.26 2917383.96 2917260.84 2918251.2 2916669.62 2917421.6 2916740.6 2917259.97
48 227169.76 227314.2 227496.21 227252.71 227267.55 227308.58 227361.06 227333.64 227178.12 227358.18 227154.37 227278.39
49 25239.01 25241.82 25299.99 25249.92 25112.44 25140.67 25247.73 25235.76 25316.81 25188.8 25122.93 25186.04
50 5194170.84 5194198.19 5194866.16 5194030.81 5194421.67 5193745.31 5195458.37 5196342.62 5194881.29 5195036.46 5193627.87 5194470.9
51 1458574.79 1458586.67 1458701.91 1458749.17 1458869.01 1458755.66 1458885 1459167.12 1458881.12 1459110.4 1458918 1459297.49
52 192408.2 192414.77 192419.74 192424.98 192432.85 192422.79 192444.94 192454.58 192456.89 192449 192451.98 192507.83
53 156607.3 156600.19 156626.51 156605.06 156637.24 156611.04 156625.38 156635.17 156644.67 156634.81 156635.81 156690.93
54 98176.71 98194 98203.63 98178.89 98213.34 98179.43 98188.91 98209 98224.92 98202.98 98199.12 98239.48
55
56 3792.45 3764.17 3804.36 3804.46 3807.49 3817.46 3854.72 3820.18 3844.23 3844.19 3856.38 3856.53
57 2916818.62 2917508.43 2918006.44 2917757.21 2918060.88 2915855.65 2918151.83 2917179.65 2918271.42 2917682.08 2916528.9 2916751.82
58 227226.46 227220.65 227276.21 227336.72 227239.63 227201.77 227298.1 227286.38 227398.71 227336.91 227365.81 227255.2
59 25149.75 25127.59 25175.98 25093.1 25224.16 25166.84 25170.27 25203.5 25258.65 25192.54 25154.19 25180.35
60 5195017.44 5194402.87 5194659.24 5194751.51 5195016.87 5194802.11 5195467.68 5194654.04 5195622.23 5194709.45 5195050.77 5195097.58
61 1459375.28 1459338.09 1459413.22 1459726.96 1459926.75 1459943.81 1460193.37 1460242.02 1460274.7 1460319.25 1460494.5 1460347.8
62 192490.77 192504.55 192520.85 192539.33 192549.03 192578.96 192618.21 192638.83 192629.15 192617.57 192651.62 192626.81
63 156666.67 156700.49 156702.44 156705.8 156723.19 156746.24 156784.77 156783.37 156816.63 156767.56 156820.49 156805.69
64 98228.15 98251.45 98263.44 98253.43 98253.53 98293.22 98310.56 98299.46 98324.44 98304.57 98320.92 98331.45
65
66 3856.95 3905.39 3868.66 3898.41 3908.94 3905.1 3942.19 3941.65 3957.9 3936.05 3953.8 3952.5
67 2916524.81 2916802.18 2915576.36 2916073.58 2916285.37 2915885.03 2916843.4 2916897 2916226.64 2916329.2 2915110.13 2914458.88
68 227241.09 227129.99 227074.28 227152.61 227331.13 227349.15 227404.26 227317.63 227228.69 227163.85 226953.01 226922.52
69 25197.78 25340.6 25224.43 25173.91 25205.17 25253.24 25325.32 25459.4 25186.6 25238.33 25237.85 25130.99
70 5195987.22 5195831.3 5194776.48 5193605.12 5194317.87 5194089.21 5194563.64 5193895.14 5194140.95 5193791.85 5193915.21 5194343.34
71 1460589.02 1460436.82 1460754.06 1460643.79 1460803.29 1460817.97 1460948.1 1460903.97 1460944.45 1460874.04 1460929.33 1461072.84
72 192649.6 192636.68 192703.22 192661.42 192687.33 192704.48 192729.77 192731.6 192742.22 192701.82 192729.55 192743.99
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74 98315.52 98316.35 98350.96 98356.69 98336.74 98322.17 98356.82 98367.58 98355.18 98342.84 98346.7 98374.95
75
76 3986.09 3972.33 3974.86 3962.69 4006.6 4007.01 4013.11 4036.94 3981.75 3982.69 3982.16 4017.66
77 2916433.5 2915075.24 2915229.63 2913743.19 2914563.32 2913637.85 2914569.65 2914736.45 2913404.01 2913008.04 2913627.33 2914075.7
78 227207.38 227141.31 227117.31 227162.19 227210.19 227078.05 227066.16 227226.41 226951.75 226963.37 226956.1 227106.71
79 25303.22 25188.74 25226.41 25190.27 25082.58 25059.87 25295.12 25197.11 25222.02 25208.2 25173.89 25197.88
这是我的问题。我希望数据帧排成一行并堆叠在一起。
最佳答案
你就快到了。
问题是每个子数据框中的列名都不同。因此，当 pandas 执行 concat 时，它不仅将数据帧附加到底部，它还扩展数据帧以包含具有正确名称的新列，然后附加行。
您可以通过重命名子数据框中的列来解决这个问题，例如
for sub_df in pieces:
sub_df.columns=range(12)
N.B. 我认为 df2 到 df8 包含您想要的内容。出于某种原因，您使 df1 仅包含前 7 列，而不是 12 列。我暂时假设这是一个错字。
生成完整的工作代码(我将您的输入数据复制到名为 'data1.csv' 的文件中)
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('data1.csv')
df1 = df.ix[:,0:12]
df2 = df.ix[:,12:24]
df3 = df.ix[:,24:36]
df4 = df.ix[:,36:48]
df5 = df.ix[:,48:60]
df6 = df.ix[:,60:72]
df7 = df.ix[:,72:84]
df8 = df.ix[:,84:96]
pieces = (df1,df2,df3,df4,df5,df6,df7,df8)
# Give the columns the same labels in each sub dataframe
# I've used numbers for convenience - you can give more descriptive names if you want
for sub_df in pieces:
sub_df.columns=range(12)
df_final = pd.concat(pieces, ignore_index = True)
print df_final
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