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我有一个DataFrame，我想根据索引的字符串属性将它拆分为三个DataFrames。索引由ID组成，前两个字母表示国家/地区，例如 DE1US5UK1DE2
UK4
US5 这看起来很有希望
浏览 19提问于2019-01-04得票数 0
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我想得到两个列表，从索引0到(n /2-1)的t分区和从索引(n / 2)到(n-1)的t分区。换句话说，我想将list t分成两部分，但是在List模块(有List.filter，但它没有按索引过滤，而是使用一个函数)中找不到这样的东西。
浏览 1修改于2015-07-24得票数 2
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我试图构建一个有效的函数，将任意大小的列表按给定的索引数分割。这个方法很有效，我花了几个小时才把它做好(我讨厌在使用索引时出错是多么容易)。
我是不是想太多了？你能帮我把代码最小化吗？
浏览 0修改于2014-04-22得票数 15
[xn yn zn]][0,1,0....,2]
这给出了pcar中的行应该放在哪个集群中，这样我就可以用不同的颜色来绘制它。簇的最大值为3。
浏览 0修改于2014-04-15得票数 1
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我有一个非连续索引的DataFrame 'work‘，下面是一个例子：4464 10.5 12.7446610.3 22.85124 10.6 22.4我需要从这个只包含索引连续的行的DataFrame新DataFrames
浏览 0修改于2022-04-30得票数 8
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. -4.9746757 -5.654247我想要做的是通过一个循环方法一个一个地得到每个数组，并将其添加到一个新的numpy数组中，.I可以通过索引一次得到一个数组，而不是通过一个循环
浏览 4提问于2022-03-10得票数 -2
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c_1", "d_1", "e_1", "a_p", "b_p", "c_p", "1_o1", "2_o1", "3_o1")
我希望将数据分割为在下划线"_“之后在column.names中给出的索引(索引可以是任意长度的字符/数字；这些只是随机的例子)。
浏览 1提问于2014-12-16得票数 5
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我正在尝试拆分一个列表，如标题所示：最终，我想在执行迭代时将:之前和之后的位分配给两个不同的变量。
我使用的是Python 2.7。
浏览 1修改于2012-10-08得票数 0
新手来说，这对我来说变得太复杂了，所以情况是这样的：L = [(a, b, c), (d, e, d), (etc, etc, etc), (etc, etc, etc)]L_new = list(L['insert specific index here'])
对于每一个，因为这将意味着用与第一个列表的各个索引</em
浏览 2提问于2013-06-21得票数 3
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我想按行顺序拆分数据帧。如果有100行，则期望分割成4个相等的数据帧应分别具有索引0-24、25-49、50-74和75-99。
唯一可用的预定义函数是randomSplit。但randomSplit在拆分之前会对数据进行随机化。我想到的另一种方法是使用count归约操作找到数据计数，然后使用take继续提取数据，但这非常昂贵。
浏览 8修改于2021-02-02得票数 2
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我有一个具有多个非唯一索引的这种格式的pandas系列(示例) index value 0 2
num 3第一个可以通过以下方式获得： series.num 或 series['num'] 不幸的是，它对第二个不起作用，因为索引是整数。有人有解决这个问题的办法吗？
浏览 24修改于2019-02-09得票数 2
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2Consumer Cyclical 0.0174144Consumer Non-cyclical 0.0106733 Financial 0.073028我所知道的拆分列的唯一方法是使用
浏览 23提问于2018-03-04得票数 1
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我的数据是以一种不太有用的方式生成的，首先是几个空格，然后是索引号(在本例中是1-12)，然后是与索引关联的实际值。我想要的是将字符串分成两个列表:一个列表包含索引，另一个列表包含值。
浏览 11提问于2020-11-30得票数 0
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上下文标题中提到的“任意基”是terrainLength:我认为如果我在1Dnumpy和2D平面网格参考之
浏览 0修改于2013-05-01得票数 0
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我有一个具有分层索引的大型数据帧(下面的代码中提供了一个简单的/格式示例)。我想设置一种循环/自动方式，将数据帧按唯一索引值划分为子集，即下面编码的示例中的dfa、dfb、dfc等，并存储在列表中。
浏览 1修改于2019-07-08得票数 0
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在pandas中，如何将Series/dataframe拆分成两个Series /dataframe，其中一个Series中有奇数行，不同Series中有偶数行？
浏览 6提问于2013-07-04得票数 13
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