我有一堆數據框。它們都有相同的列，但行數不同。它們看起來像這樣：df_1 00 11 02 03 14 15 0df_2 00 11 02 03 1df_3 00 11 02 03 14 1我把它們都存儲在一個列表中。然后，我有一個 numpy 數組，其中每個項目映射到每個單獨的 df 中的一行。numpy 數組如下所示：[3 1 1 2 4 0 6 7 2 1 3 2 5 5 5]如果我要 pd.concat 我的數據幀列表，那么我可以將 np 數組合并到串聯的 df 上。但是，我想保留單獨的 df 結構，因此它應該如下所示： 0 10 1 31 0 12 0 13 1 24 1 45 0 0 0 10 1 61 0 72 0 23 1 1 0 10 1 31 0 22 0 5 3 1 54 1 5
1 回答
米脂
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考慮給定的數據幀和數組，
df1 = pd.DataFrame([1,0,0,1,1,0])
df2 = pd.DataFrame([1,0,0,1])
df3 = pd.DataFrame([1,0,0,1,1])
arr = np.array([3, 1, 1, 2, 4, 0, 6, 7, 2, 1, 3, 2, 5, 5, 5])
您可以根據給定的數據幀numpy.split將 an 拆分array為多個子數組。然后，您可以將這些數組作為列附加到它們各自的數據幀中。
利用：
dfs = [df1, df2, df3]
def get_indices(dfs):
"""
Returns the split indices inside the array.
"""
indices = [0]
for df in dfs:
indices.append(len(df) + indices[-1])
return indices[1:-1]
# split the given arr into multiple sections.
sections = np.split(arr, get_indices(dfs))
for df, s in zip(dfs, sections):
df[1] = s # append the section of array to dataframe
print(df)
結果：
# df1
0 1
0 1 3
1 0 1
2 0 1
3 1 2
4 1 4
5 0 0
#df2
0 1
0 1 6
1 0 7
2 0 2
3 1 1
# df3
0 1
0 1 3
1 0 2
2 0 5
3 1 5
4 1 5
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