按数据框中的行号范围分组答案

【问题标题】：Group by range of row numbers in a dataframe按数据框中的行号范围分组
【发布时间】：2020-08-06 01:34:25
【问题描述】：

我有一个包含 5000 行的数据框，我想根据行值将其拆分为多个数据框。

object     result 
1200           1             
1201           0             
1202           1             
1203           0             
1204           0

对象行号每 300 行重复一次。对于行，1200-1250 一个数据帧，1251-1300 另一个数据帧，依此类推。

例如预期的输出：

数据框1：

object  result
1200     1
1201     0
1203     0
..
1250     1

数据框 2：

object  result
1251     1
1252     0
..
1301     1

【问题讨论】：

您是否希望从 1200 开始每 50 行或按 object 1200-1250、1251-1300 等的值范围拆分为相等的行数数据帧，无论有多少行结果数据框？
请提供Minimal, Reproducible Example，预期的输出，以及到目前为止您尝试了什么。目前尚不清楚您在寻找什么。
@ipj 行数不相等。少数人是 50，少数人是 100

标签： python pandas dataframe split pandas-groupby

【解决方案1】：

你可以使用除法来做到这一点。

df['groupObject'] = df['object'].div(50).round().astype(int)

现在，您要拆分数据框中的各个整数。以下是我们所有的小组：

groups = df['groupObject'].unique().values.tolist()

dfs = []
for group in groups:
   dfs.append(df[df['groupObject'] == group]

编辑：因为 50 显然不是一个常数，所以像这样切片你的数据框：

df_temp = df[df['object'].astype(int) > 1250]]

然后继续上述步骤。

【讨论】：

我使用了这个 df_temp = df[df['object'].astype(int) 1250 & df['object'].astype(int)