如何垂直拆分数据框，在每个生成的 DF 中有 N 列答案

【问题标题】：how to split dataframe vertically, having N columns in each resulting DF如何垂直拆分数据框，在每个生成的 DF 中有 N 列
【发布时间】：2018-07-06 16:40:16
【问题描述】：

我有下面的数据框

Date     2017-12-05 2017-12-06 2017-12-15 2017-12-19 2017-12-20  2017-12-21   ....
time                                                                         
00:00:00      19.94      21.19      21.88      20.76      21.26      21.26   
00:15:00      20.29      21.07      21.71      21.79      21.95      21.52   
00:30:00      21.03      21.25      21.80      22.15      22.26      21.62   
00:45:00      22.20      21.56      22.77      22.20      22.33      21.91   
01:00:00      23.25      22.15      23.71      22.31      22.69      21.99   
01:15:00      23.78      23.33      24.53      22.29      22.82      22.58

列是日期，我想将数据框拆分为每 3 个日期列。我该怎么做？

例如，如下所示，想要每 3 列生成日期帧（以下是第一个数据框...每 3 个日期列制作一次数据框

Date      2017-12-05 2017-12-06 2017-12-15 2
     time                                                                         
     00:00:00      19.94      21.19      21.88      
     00:15:00      20.29      21.07      21.71      
     00:30:00      21.03      21.25      21.80      
     00:45:00      22.20      21.56      22.77      
     01:00:00      23.25      22.15      23.71      
     01:15:00      23.78      23.33      24.53

【问题讨论】：

标签： python pandas date split

【解决方案1】：

你可以使用np.split(..., axis=1):

In [157]: N = 3

In [158]: dfs = np.split(df, np.arange(N, len(df.columns), N), axis=1)

In [159]: dfs[0]
Out[159]:
          2017-12-05  2017-12-06  2017-12-15
00:00:00       19.94       21.19       21.88
00:15:00       20.29       21.07       21.71
00:30:00       21.03       21.25       21.80
00:45:00       22.20       21.56       22.77
01:00:00       23.25       22.15       23.71
01:15:00       23.78       23.33       24.53

In [160]: dfs[1]
Out[160]:
          2017-12-19  2017-12-20  2017-12-21
00:00:00       20.76       21.26       21.26
00:15:00       21.79       21.95       21.52
00:30:00       22.15       22.26       21.62
00:45:00       22.20       22.33       21.91
01:00:00       22.31       22.69       21.99
01:15:00       22.29       22.82       22.58

【讨论】：

这会在没有的情况下给出错误。 of columns 不是您拆分的数字的倍数
我无法从文档中弄清楚如何使用这个 indices_or_sections 参数。在任何情况下，都可以截断数据帧，以便可以使用 np.split 对其进行拆分，然后（如果需要/需要）考虑其余部分。
我现在还注意到标题没有意义：“水平拆分”，然后按列！？
@user2314737，哦，我的错。 Now I see ... :-)

【解决方案2】：

类似的东西

ddf=[]
for i in range(len(df.columns)/3):
    ddf.append(df[df.columns[3*i:3*i+3]])

生成数据框列表df，每个数据框有 3 列。添加其余部分（少于 3 列）：

ddf.append(df[df.columns[3*(i+1):]])

【讨论】：