Podziel dużą ramkę danych pandy

Mam dużą ramkę danych z 423244 liniami. Chcę podzielić to na 4. Próbowałem następującego kodu, który dał błąd?ValueError: array split does not result in an equal division

for item in np.split(df, 4):
    print item

Jak podzielić tę ramkę danych na 4 grupy?

Zastosowanie np.array_split:

Docstring:
Split an array into multiple sub-arrays.

Please refer to the ``split`` documentation.  The only difference
between these functions is that ``array_split`` allows
`indices_or_sections` to be an integer that does *not* equally
divide the axis.

In [1]: import pandas as pd

In [2]: df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
   ...:                           'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
   ...:                    'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
   ...:                           'two', 'two', 'one', 'three'],
   ...:                    'C' : randn(8), 'D' : randn(8)})

In [3]: print df
     A      B         C         D
0  foo    one -0.174067 -0.608579
1  bar    one -0.860386 -1.210518
2  foo    two  0.614102  1.689837
3  bar  three -0.284792 -1.071160
4  foo    two  0.843610  0.803712
5  bar    two -1.514722  0.870861
6  foo    one  0.131529 -0.968151
7  foo  three -1.002946 -0.257468

In [4]: import numpy as np
In [5]: np.array_split(df, 3)
Out[5]: 
[     A    B         C         D
0  foo  one -0.174067 -0.608579
1  bar  one -0.860386 -1.210518
2  foo  two  0.614102  1.689837,
      A      B         C         D
3  bar  three -0.284792 -1.071160
4  foo    two  0.843610  0.803712
5  bar    two -1.514722  0.870861,
      A      B         C         D
6  foo    one  0.131529 -0.968151
7  foo  three -1.002946 -0.257468]

Chciałem zrobić to samo i miałem najpierw problemy z funkcją split, potem problemy z instalacją pand 0.15.2, więc wróciłem do mojej starej wersji i napisałem małą funkcję, która działa bardzo dobrze. Mam nadzieję, że to pomoże!

# input - df: a Dataframe, chunkSize: the chunk size
# output - a list of DataFrame
# purpose - splits the DataFrame into smaller chunks
def split_dataframe(df, chunk_size = 10000): 
    chunks = list()
    num_chunks = len(df) // chunk_size + 1
    for i in range(num_chunks):
        chunks.append(df[i*chunk_size:(i+1)*chunk_size])
    return chunks

Chyba teraz możemy wykorzystać zwykły ilocz rangetego.

chunk_size = int(df.shape[0] / 4)
for start in range(0, df.shape[0], chunk_size):
    df_subset = df.iloc[start:start + chunk_size]
    process_data(df_subset)
    ....

Należy pamiętać, że np.array_split(df, 3)dzieli ramkę danych na 3 podramki danych, podczas gdy split_dataframefunkcja zdefiniowana w odpowiedzi @ elixir , wywoływana jako split_dataframe(df, chunk_size=3), dzieli ramkę danych w każdym chunk_sizewierszu.

Przykład:

Z np.array_split:

df = pd.DataFrame([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11], columns=['TEST'])
df_split = np.array_split(df, 3)

... otrzymujesz 3 pod-ramki danych:

df_split[0] # 1, 2, 3, 4
df_split[1] # 5, 6, 7, 8
df_split[2] # 9, 10, 11

Z split_dataframe:

df_split2 = split_dataframe(df, chunk_size=3)

... otrzymujesz 4 podramki danych:

df_split2[0] # 1, 2, 3
df_split2[1] # 4, 5, 6
df_split2[2] # 7, 8, 9
df_split2[3] # 10, 11

Mam nadzieję, że mam rację i że to jest przydatne.

Uwaga:

np.array_splitnie działa z numpy-1.9.0. Sprawdziłem: działa z 1.8.1.

Błąd:

Dataframe nie ma atrybutu „rozmiar”

Możesz użyć groupby, zakładając, że masz indeks wyliczeniowy w postaci całkowitej:

import math
df = pd.DataFrame(dict(sample=np.arange(99)))
rows_per_subframe = math.ceil(len(df) / 4.)

subframes = [i[1] for i in df.groupby(np.arange(len(df))//rows_per_subframe)]

Uwaga: groupbyzwraca krotkę, w której drugim elementem jest ramka danych, stąd nieco skomplikowane wyodrębnianie.

>>> len(subframes), [len(i) for i in subframes]
(4, [25, 25, 25, 24])

Doświadczyłem również, że np.array_split nie działa z Pandas DataFrame, moim rozwiązaniem było tylko podzielenie indeksu DataFrame, a następnie wprowadzenie nowej kolumny z etykietą „group”:

indexes = np.array_split(df.index,N, axis=0)
for i,index in enumerate(indexes):
   df.loc[index,'group'] = i

To sprawia, że ​​operacje grouby są bardzo wygodne, na przykład obliczanie średniej wartości każdej grupy:

df.groupby(by='group').mean()

możesz użyć wyrażeń listowych, aby to zrobić w jednej linii

n = 4
chunks = [df[i:i+n] for i in range(0,df.shape[0],n)]