pandas水平拆分dataframe

def numpy_split_pd(df, split_num):
    # 使用numpy拆分DataFrame 把索引均分 均分后再用索引拆分DataFrame
    lst_index = list(map(lambda a: a.tolist(), numpy.array_split(df.index.tolist(), split_num)))
    for idx in lst_index:
        df_split = df.iloc[idx[0]: idx[-1] + 1]
        yield df_split

传入dataframe,和需要拆分的个数 可以平均拆分dataframe

posted @   Young_Mo  阅读(491)  评论(0编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 基于Microsoft.Extensions.AI核心库实现RAG应用
· Linux系列:如何用heaptrack跟踪.NET程序的非托管内存泄露
· 开发者必知的日志记录最佳实践
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
阅读排行:
· 震惊!C++程序真的从main开始吗?99%的程序员都答错了
· 【硬核科普】Trae如何「偷看」你的代码?零基础破解AI编程运行原理
· 单元测试从入门到精通
· winform 绘制太阳,地球,月球 运作规律
· 上周热点回顾(3.3-3.9)
点击右上角即可分享
微信分享提示