在一定条件下,将每一行的数据帧拆分为多个数据帧

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我有一个这样的数据框。

A,B
1,2
3,4
5,6
7,8
9,10
11,12
13,14

我想在上面的数据帧中拆分。拆分的数据帧应每三行包含一次。分割的第一个数据帧可以包含从索引0到索引2。第二个数据帧包含从索引1到索引,依此类推。

A,B
1,2
3,4
5,6

A,B
3,4
5,6
7,8

A,B
5,6
7,8
9,10

等等。

我一直在使用forloop,然后使用iloc,然后将这些拆分的数据帧添加到列表中。

我正在寻找是否有一些矢量化的方法来在熊猫的数据帧上方进行拆分。数据帧很大,在每行中使用forloop相当慢。

拉斐尔克

假设您具有标准RangeIndex索引,并从此处借用矢量化方法作为滚动窗口,我们可以降至numpy的级别,并且:

def rolling_window(a, window):
    shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] - window + 1, window)
    strides = a.strides + (a.strides[-1],)
    return np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides)

df.to_numpy()[rolling_window(df.index.values, 3)]

产生

array([[[ 1,  2],
        [ 3,  4],
        [ 5,  6]],

       [[ 3,  4],
        [ 5,  6],
        [ 7,  8]],

       [[ 5,  6],
        [ 7,  8],
        [ 9, 10]],

       [[ 7,  8],
        [ 9, 10],
        [11, 12]],

       [[ 9, 10],
        [11, 12],
        [13, 14]]])

如果您需要这些作为数据帧,只需使用构造函数和一个 map

map(pd.DataFrame, df.to_numpy()[rolling_window(df.index.values, 3)])

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