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我在 HDF5 存储区的 pandas 数据框中存储了大量的时间序列函数,我想绘制时间序列中每个函数的特定变换图。由于绘图的数量如此之大,绘制它们需要很长时间,我使用了 fork()
和 numpy.array_split()
来分解索引并运行平行的几个地 block 。
以这种方式做事意味着每个进程都有整个时间序列的副本。由于限制我可以运行多少进程的是我使用的内存总量,我希望能够让每个进程只存储它自己的数据帧 block 。
如何拆分 pandas 数据框?
最佳答案
np.array_split
非常适合这个用例。
[40]: df = DataFrame(np.random.randn(5,10))
In [41]: df
Out[41]:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 -1.998163 -1.973708 0.461369 -0.575661 0.862534 -1.326168 1.164199 -1.004121 1.236323 -0.339586
1 -0.591188 -0.162782 0.043923 0.101241 0.120330 -1.201497 -0.108959 -0.033221 0.145400 -0.324831
2 0.114842 0.200597 2.792904 0.769636 -0.698700 -0.544161 0.838117 -0.013527 -0.623317 -1.461193
3 1.309628 -0.444961 0.323008 -1.409978 -0.697961 0.132321 -2.851494 1.233421 -1.540319 1.107052
4 0.436368 0.627954 -0.942830 0.448113 -0.030464 0.764961 -0.241905 -0.620992 1.238171 -0.127617
当您在此处获得包含 3 个元素的列表时,只需进行 pretty-print 即可。
In [43]: for dfs in np.array_split(df,3,axis=1):
....: print dfs, "\n"
....:
0 1 2 3
0 -1.998163 -1.973708 0.461369 -0.575661
1 -0.591188 -0.162782 0.043923 0.101241
2 0.114842 0.200597 2.792904 0.769636
3 1.309628 -0.444961 0.323008 -1.409978
4 0.436368 0.627954 -0.942830 0.448113
4 5 6
0 0.862534 -1.326168 1.164199
1 0.120330 -1.201497 -0.108959
2 -0.698700 -0.544161 0.838117
3 -0.697961 0.132321 -2.851494
4 -0.030464 0.764961 -0.241905
7 8 9
0 -1.004121 1.236323 -0.339586
1 -0.033221 0.145400 -0.324831
2 -0.013527 -0.623317 -1.461193
3 1.233421 -1.540319 1.107052
关于python - 我怎样才能划分 Pandas 数据框?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/24461906/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!