현재 두 세트의 데이터 프레임으로 작업하고 있습니다. 각 세트에는 60 개의 데이터 프레임이 있습니다. 매핑을 위해 정렬되도록 정렬됩니다 (예 : set1 df1은 set2 df1에 해당). 첫 번째 세트는 약 27 행 x 2 열입니다. 두 번째 세트는 25000 행 x 8 열 이상입니다. 첫 번째 데이터 프레임의 값에 따라 두 번째 데이터 프레임의 행을 포함하는 새 데이터 프레임을 만들고 싶습니다.
간단하게 설명하기 위해 각 세트의 첫 번째 df에 대한 짧은 예제를 만들었습니다. 저는 797을 사용하여 df2에서 처음 796 개의 행 (인덱스 0-795)을 가져 와서 새 데이터 프레임에 추가 한 다음 796-930 행을 사용하여 두 번째 새 데이터 프레임으로 필터링하고 싶습니다. 60 쌍의 데이터 프레임 모두에 대해 어떻게 할 수 있습니까?
0 1
0 797.0 930.0
1 1650.0 1760.0
2 2500.0 2570.0
3 3250.0 3333.0
4 3897.0 3967.0
0 -1 -2 -1 -3 -2 -1 2 0
1 0 0 0 -2 0 -1 0 0
2 -3 0 0 -1 -2 -1 -1 -1
3 0 1 -1 -1 -3 -2 -1 0
4 0 -3 -3 0 0 0 -4 -2
추가하려면 편집 :
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([(3, 5), (8, 11)])
df2 = pd.DataFrame([(1, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2), (2, 0.5, 1, 3, 1, 0, 1, 2), (3, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2),
(4, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2), (5, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2), (6, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2),
(7, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2), (8, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2), (9, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2),
(10, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2), (11, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2), (12, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2),
(13, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2), (14, 0, 0, 1, 2, 5, 2, 3), (15, 0.5, 1, 3, 1.5, 2, 3, 1)])
#expected output will be two dataframes containing rows from df2
output1 = pd.DataFrame([(1, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2), (2, 0.5, 1, 3, 1, 0, 1, 2), (6, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2),
(7, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2), (12, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2), (13, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2),
(14, 0, 0, 1, 2, 5, 2, 3), (15, 0.5, 1, 3, 1.5, 2, 3, 1)])
output2 = pd.DataFrame([(3, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2), (4, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2), (5, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2),
(8, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2), (9, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2), (10, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2),
(11, 0, 2, 3, 1, 0, 1, 2)])
인덱스에 대해 flatten과 함께 목록 이해를 사용할 수 있습니다.
rng = [x for a, b in df.values for x in range(int(a)-1, int(b))]
print (rng)
[2, 3, 4, 7, 8, 9, 10]
그리고 기준으로 필터링 DataFrame.iloc및 Index.difference:
output1 = df2.iloc[df2.index.difference(rng)]
print (output1)
0 1 2 3 4 5 6 7
0 1 0.0 2 3 1.0 0 1 2
1 2 0.5 1 3 1.0 0 1 2
5 6 0.0 2 3 1.0 0 1 2
6 7 0.0 2 3 1.0 0 1 2
11 12 0.0 2 3 1.0 0 1 2
12 13 0.0 2 3 1.0 0 1 2
13 14 0.0 0 1 2.0 5 2 3
output2 = df2.iloc[rng]
print (output2)
0 1 2 3 4 5 6 7
2 3 0.0 2 3 1.0 0 1 2
3 4 0.0 2 3 1.0 0 1 2
4 5 0.0 2 3 1.0 0 1 2
7 8 0.0 2 3 1.0 0 1 2
8 9 0.0 2 3 1.0 0 1 2
9 10 0.0 2 3 1.0 0 1 2
10 11 0.0 2 3 1.0 0 1 2
편집하다:
#list of DataFrames
L1 = [df11, df21, df31]
L2 = [df12, df22, df32]
#if necessary output lists
out1 = []
out2 = []
#loop with zipped lists and apply solution
for df1, df2 in zip(L1, L2):
print (df1)
print (df2)
rng = [x for a, b in df.values for x in range(int(a)-1, int(b))]
output1 = df2.iloc[df2.index.difference(rng)]
output2 = df2.iloc[rng]
#if necessary append output df to lists
out1.append(output1)
out2.append(output2)
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