Fractionnement d'un grand dataframe pandas

Question

J'ai un grand cadre de données avec 423244 lignes. Je veux le diviser en 4. J'ai essayé le code suivant qui a donné une erreur ? ValueError: array split does not result in an equal division

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

Comment diviser ce cadre de données en 4 groupes ?

Answer 1

Utilice 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]

Answer 2

Je voulais faire la même chose, et j'ai eu d'abord des problèmes avec la fonction split, puis des problèmes avec l'installation de pandas 0.15.2, donc je suis revenu à mon ancienne version, et j'ai écrit une petite fonction qui fonctionne très bien. J'espère que cela pourra vous aider !

# 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

Answer 3

Sachez que np.array_split(df, 3) divise le dataframe en 3 sous-dataframes, tandis que l'option split_dataframe définie dans La réponse de @elixir lorsqu'il est appelé split_dataframe(df, chunk_size=3) divise la trame de données tous les chunk_size rangs.

Exemple :

Avec 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)

...vous obtenez 3 sous-dataframes :

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

Avec split_dataframe :

df_split2 = split_dataframe(df, chunk_size=3)

...vous obtenez 4 sous-dataframes :

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

J'espère que j'ai raison et que cela vous sera utile.

Answer 4

Je suppose que maintenant nous pouvons utiliser le simple iloc con range pour ça.

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)
    ....

Answer 5

Vous pouvez utiliser les compréhensions de listes pour faire cela en une seule ligne

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