Pandas DataFrame 분할
이 자습서에서는 행 인덱싱,DataFrame.groupby()메서드 및DataFrame.sample()메서드를 사용하여 DataFrame을 여러 개의 작은 DataFrame으로 분할하는 방법을 설명합니다.
아래의apprix_df DataFrame을 사용하여 DataFrame을 여러 개의 작은 DataFrame으로 분할하는 방법을 설명합니다.
import pandas as pd
apprix_df = pd.DataFrame(
{
"Name": ["Anish", "Rabindra", "Manish", "Samir", "Binam"],
"Post": ["CEO", "CTO", "System Admin", "Consultant", "Engineer"],
"Qualification": ["MBA", "MS", "MCA", "PhD", "BE"],
}
)
print("Apprix Team DataFrame:")
print(apprix_df, "\n")
출력:
Apprix Team DataFrame:
Name Post Qualification
0 Anish CEO MBA
1 Rabindra CTO MS
2 Manish System Admin MCA
3 Samir Consultant PhD
4 Binam Engineer BE
행 인덱싱을 사용하여 DataFrame 분할
import pandas as pd
apprix_df = pd.DataFrame(
{
"Name": ["Anish", "Rabindra", "Manish", "Samir", "Binam"],
"Post": ["CEO", "CTO", "System Admin", "Consultant", "Engineer"],
"Qualification": ["MBA", "MS", "MCA", "PhD", "BE"],
}
)
print("Apprix Team DataFrame:")
print(apprix_df, "\n")
apprix_1 = apprix_df.iloc[:2, :]
apprix_2 = apprix_df.iloc[2:, :]
print("The DataFrames formed by splitting of Apprix Team DataFrame are: ", "\n")
print(apprix_1, "\n")
print(apprix_2, "\n")
출력:
Apprix Team DataFrame:
Name Post Qualification
0 Anish CEO MBA
1 Rabindra CTO MS
2 Manish System Admin MCA
3 Samir Consultant PhD
4 Binam Engineer BE
The DataFrames formed by splitting the Apprix Team DataFrame are:
Name Post Qualification
0 Anish CEO MBA
1 Rabindra CTO MS
Name Post Qualification
2 Manish System Admin MCA
3 Samir Consultant PhD
4 Binam Engineer BE
행 인덱싱을 사용하여 DataFrame apprix_df를 두 부분으로 분할합니다. 첫 번째 부분은apprix_df DataFrame의 처음 두 행을 포함하고 두 번째 부분은 마지막 세 행을 포함합니다.
iloc 속성에서 각 분할에 포함될 행을 지정할 수 있습니다. [:2,:]는 인덱스2가있는 행까지 선택 (색인2가있는 행은 포함되지 않음)과 DataFrame의 모든 열을 선택 함을 나타냅니다. 따라서apprix_df.iloc[:2,:]는 인덱스가0과1 인 DataFrame apprix_df에서 처음 두 행을 선택합니다.
groupby()메서드를 사용하여 DataFrame 분할
import pandas as pd
apprix_df = pd.DataFrame(
{
"Name": ["Anish", "Rabindra", "Manish", "Samir", "Binam"],
"Post": ["CEO", "CTO", "System Admin", "Consultant", "Engineer"],
"Qualification": ["MBA", "MS", "MS", "PhD", "MS"],
}
)
print("Apprix Team DataFrame:")
print(apprix_df, "\n")
groups = apprix_df.groupby(apprix_df.Qualification)
ms_df = groups.get_group("MS")
mba_df = groups.get_group("MBA")
phd_df = groups.get_group("PhD")
print("Group with Qualification MS:")
print(ms_df, "\n")
print("Group with Qualification MBA:")
print(mba_df, "\n")
print("Group with Qualification PhD:")
print(phd_df, "\n")
출력:
Apprix Team DataFrame:
Name Post Qualification
0 Anish CEO MBA
1 Rabindra CTO MS
2 Manish System Admin MS
3 Samir Consultant PhD
4 Binam Engineer MS
Group with Qualification MS:
Name Post Qualification
1 Rabindra CTO MS
2 Manish System Admin MS
4 Binam Engineer MS
Group with Qualification MBA:
Name Post Qualification
0 Anish CEO MBA
Group with Qualification PhD:
Name Post Qualification
3 Samir Consultant PhD
DataFrame apprix_df는Qualification 열의 값을 기준으로 세 부분으로 분할됩니다. Qualification열과 동일한 값을 가진 행은 동일한 그룹에 배치됩니다.
groupby()함수는Qualification 열의 값을 기반으로 그룹을 형성합니다. 그런 다음get_group()메서드를 사용하여groupby()메서드로 그룹화 된 행을 추출합니다.
sample()메서드를 사용하여 DataFrame 분할
sample()메소드를 사용하여 DataFrame에서 무작위로 행을 샘플링하여 DataFrame을 형성 할 수 있습니다. 부모 DataFrame에서 샘플링 할 행의 비율을 설정할 수 있습니다.
import pandas as pd
apprix_df = pd.DataFrame(
{
"Name": ["Anish", "Rabindra", "Manish", "Samir", "Binam"],
"Post": ["CEO", "CTO", "System Admin", "Consultant", "Engineer"],
"Qualification": ["MBA", "MS", "MS", "PhD", "MS"],
}
)
print("Apprix Team DataFrame:")
print(apprix_df, "\n")
random_df = apprix_df.sample(frac=0.4, random_state=60)
print("Random split from the Apprix Team DataFrame:")
print(random_df)
출력:
Apprix Team DataFrame:
Name Post Qualification
0 Anish CEO MBA
1 Rabindra CTO MS
2 Manish System Admin MS
3 Samir Consultant PhD
4 Binam Engineer MS
Random split from the Apprix Team DataFrame:
Name Post Qualification
0 Anish CEO MBA
4 Binam Engineer MS
apprix_df DataFrame에서 행의 40 %를 무작위로 샘플링 한 다음 샘플링 된 행에서 형성된 DataFrame을 표시합니다. random_state는 매번 샘플링에서 동일한 무작위 샘플을 얻도록 설정됩니다.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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