我可以按列拆分数据框吗？

Posted 2023-03-12

【中文标题】我可以按列拆分数据框吗？

【英文标题】：Can i split a Dataframe by columns?

【发布时间】：2021-09-01 08:31:59

【问题描述】：

我需要按列拆分数据框， 我做了一个简单的代码，运行没有错误，但没有给我预期的回报。 这是简单的代码：

dados = pd.read_excel(r'XXX')

for x in range(1,13):
    selectmonth = x
    while selectmonth < 13:
        df_datas = dados.loc[dados['month'] == selectmonth]
        correlacao2 = df_datas.corr().round(4).iloc[0]
    else: break
print()

我是这样手动输入选定的嘴巴的：

dfdatas = dados.loc[dados['month'] == selectmonth]
    print('\n Voce selecionou o mês: ', selectmonth)
colunas2 = list(dfdatas.columns.values)
correlacao2 = dfdatas.corr().round(4).iloc[0]
print(correlacao2)

有没有办法在循环中做到这一点？从第 1 个月到第 12 个月？

【问题讨论】：

为什么在for 循环中使用while-else 循环？

【参考方案1】：

对于 pandas，您应该尽可能避免使用循环，它非常慢。您可以通过索引切片在此处实现您想要的。我假设您的列只是月份数字，您可以这样做：

设置示例 df:

df = pd.DataFrame([], columns=range(15))


df:
Columns: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]
Index: []

获取编号为 1 到 12 的列：

dfdatas = df.loc[:, 1:12]

Columns: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
Index: []

将来，您应该在问题中包含示例数据。

【参考方案2】：

试试这个：

correlacao2 = dados.corr(method='pearson').round(4)
for month in dados.columns:
    print('\n Voce selecionou o mês: ', month)
    result=correlacao2.loc[month]
    result=pd.DataFrame(result)
    print(result)

这里我使用了corr()和for-loop方法并将它们转换为DataFrame

dados 是您的数据框名称

如果您的列名称是数字，则使用 dados.rename(columns='1': 'Jan','2':'Feb','3':'Mar') 将其重命名为月份名称。同样，您也包括其他月份来重命名列名。重命名后，应用上面的代码得到你想要的答案。

如果你不想重命名，那么在上面的代码中使用.iloc[]而不是.loc[]