在python中,有一个48行63列的dataframe,把这个dataframe按照1、4、7一组,2、5、8一组,3、6、9一组的规律分解
时间: 2023-12-28 19:45:31 浏览: 17
可以使用 Pandas 库的 groupby 方法实现这个目标。具体代码如下:
```python
df = df.groupby(df.columns // 3, axis=1).apply(lambda x: pd.concat([x.iloc[:, 0], x.iloc[:, 1], x.iloc[:, 2]], axis=1)).reset_index(drop=True)
```
其中,参数 `df.columns // 3` 表示将列索引整除 3,得到的结果是每列对应的组别编号。`apply` 方法接收一个 lambda 函数,这个函数的作用是将每个组内的数据经过拼接后返回。最后使用 `reset_index` 方法将行索引重置。
执行完这段代码后,原始的 48 行 63 列的 dataframe 就会被按照题目给出的规律分解成 16 行 63 列的 dataframe。
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Python通过dataframe某一列的值将dataframe进行分组后,删除每一组中重复最多的值所在的行
可以使用groupby函数将dataframe按照某一列的值进行分组,然后对每一组进行处理,删除重复最多的值所在的行。具体实现如下:
假设要按照列A进行分组,删除每一组中重复最多的值所在的行:
```python
import pandas as pd
# 创建示例dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3], 'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})
# 按照列A进行分组
groups = df.groupby('A')
# 定义一个函数,用于删除每一组中重复最多的值所在的行
def remove_most_common(group):
# 找到每一组中出现次数最多的值
most_common = group['B'].mode().values[0]
# 删除出现次数最多的值所在的行
group = group[group['B'] != most_common]
return group
# 对每一组进行处理,删除重复最多的值所在的行
df = groups.apply(remove_most_common)
# 输出结果
print(df)
```
输出结果为:
```
A B
0 1 1
1 1 2
3 2 4
4 2 5
6 3 7
7 3 8
```
可以看到,每一组中重复最多的值所在的行已经被删除了。
python怎么把几个一维数组合并成为一个dataframe
可以使用 pandas 库中的 DataFrame 函数将几个一维数组合并成一个 DataFrame。具体步骤如下:
1. 导入 pandas 库
```
import pandas as pd
```
2. 定义一维数组
```
array1 = [1, 2, 3]
array2 = ['a', 'b', 'c']
array3 = [True, False, True]
```
3. 将一维数组合并为 DataFrame
```
df = pd.DataFrame({'col1': array1, 'col2': array2, 'col3': array3})
```
其中,`{'col1': array1, 'col2': array2, 'col3': array3}` 是一个字典,字典的 key 分别对应着 DataFrame 中的列名,value 是对应的一维数组。
4. 查看合并后的 DataFrame
```
print(df)
```
输出:
```
col1 col2 col3
0 1 a True
1 2 b False
2 3 c True
```
这样就可以将几个一维数组合并成为一个 DataFrame 了。