Создание мини / вспомогательных фреймов данных с использованием значений столбцов большой панды DataFrame

1

Я поставил вопрос ранее в этом посте. Я думал, что задаю этот вопрос отдельно, поскольку это всего лишь одна операция для разделения большого фрейма данных на отдельные мини-подфотограммы.

Скажем, у меня есть df:

    245           245   245           867               867
0   Reddit        NaN   NaN           Facebook          NaN
1   ColumnNeeded  NaN   ColumnValue   ColumnNeeded      ColumnValue
2   RedditInsight NaN   C             FacbookInsights   A
3   RedditText    NaN   H             FacbookText       L

Теперь я хочу два разных фрейма данных, например, df1:

    245           245   245           
0   Reddit        NaN   NaN           
1   ColumnNeeded  NaN   ColumnValue   
2   RedditInsight NaN   C             
3   RedditText    NaN   H

df2:

    867               867
0   Facebook          NaN
1   ColumnNeeded      ColumnValue
2   FacbookInsights   A
3   FacbookText       L

В принципе, я хочу создавать поддиректории данных с помощью уникальных значений заголовков. Я пытался создать такой список:

list_of_dfs = [set(i) for i in df.columns]

Это возвращает только значения столбца,

[{245}, {245}, {245}, {867}, {867}]

Любые идеи, как я могу это сделать?

  • 2
    [df[i] for i in df.columns.unique()] ?
  • 1
    @ Harv Ipan это работает. Благодарю. Я добавил reset_index() и даже лучше. [df[i].reset_index(drop=True) for i in df.columns.unique()]
Показать ещё 1 комментарий
Теги:
pandas
dataframe
python-3.x

1 ответ

2
Лучший ответ

Поскольку вам нужно сбросить индекс и получить вспомогательные данные для каждого уникального имени столбцов, вам необходимо:

[df[i].reset_index(drop=True) for i in df.columns.unique()]

Выход:

[             
              245 245          245
 0         Reddit NaN          NaN
 1   ColumnNeeded NaN  ColumnValue
 2  RedditInsight NaN            C
 3     RedditText NaN            H,                

                867          867
 0         Facebook          NaN
 1     ColumnNeeded  ColumnValue
 2  FacbookInsights            A
 3      FacbookText            L
]

Ещё вопросы

Сообщество Overcoder
Наверх
Меню