熊猫在特定行将数据框拆分为两个数据框
我有pandas从构成的DataFrame concat。一行包含96个值，我想将DataFrame与值72分开。
以便将行的前72个值存储在Dataframe1中，并将行的后24个值存储在Dataframe2中。
我按如下方式创建我的DF：
temps = DataFrame(myData)
datasX = concat(
[temps.shift(72), temps.shift(71), temps.shift(70), temps.shift(69), temps.shift(68), temps.shift(67),
temps.shift(66), temps.shift(65), temps.shift(64), temps.shift(63), temps.shift(62), temps.shift(61),
temps.shift(60), temps.shift(59), temps.shift(58), temps.shift(57), temps.shift(56), temps.shift(55),
temps.shift(54), temps.shift(53), temps.shift(52), temps.shift(51), temps.shift(50), temps.shift(49),
temps.shift(48), temps.shift(47), temps.shift(46), temps.shift(45), temps.shift(44), temps.shift(43),
temps.shift(42), temps.shift(41), temps.shift(40), temps.shift(39), temps.shift(38), temps.shift(37),
temps.shift(36), temps.shift(35), temps.shift(34), temps.shift(33), temps.shift(32), temps.shift(31),
temps.shift(30), temps.shift(29), temps.shift(28), temps.shift(27), temps.shift(26), temps.shift(25),
temps.shift(24), temps.shift(23), temps.shift(22), temps.shift(21), temps.shift(20), temps.shift(19),
temps.shift(18), temps.shift(17), temps.shift(16), temps.shift(15), temps.shift(14), temps.shift(13),
temps.shift(12), temps.shift(11), temps.shift(10), temps.shift(9), temps.shift(8), temps.shift(7),
temps.shift(6), temps.shift(5), temps.shift(4), temps.shift(3), temps.shift(2), temps.shift(1), temps,
temps.shift(-1), temps.shift(-2), temps.shift(-3), temps.shift(-4), temps.shift(-5), temps.shift(-6),
temps.shift(-7), temps.shift(-8), temps.shift(-9), temps.shift(-10), temps.shift(-11), temps.shift(-12),
temps.shift(-13), temps.shift(-14), temps.shift(-15), temps.shift(-16), temps.shift(-17), temps.shift(-18),
temps.shift(-19), temps.shift(-20), temps.shift(-21), temps.shift(-22), temps.shift(-23)], axis=1)
问题是：如何拆分它们？:)
问题答案：
iloc
df1 = datasX.iloc[:, :72]
df2 = datasX.iloc[:, 72:]
（iloc文档）
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问题内容： 我有两个，都被索引。我需要将元素添加在一起以形成一个new ，但前提是索引和列相同。如果该项不存在于之一，则应将其视为零。 我试过使用，但这无论索引和列如何。还尝试了一个简单的方法，但是如果两个数据框都没有该元素，则给出a 。 有什么建议？ 问题答案： 怎么样
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问题内容： 我有一个非常大的数据框（大约一百万行），其中包含来自实验的数据（60位受访者）。我想将数据框分成60个数据框（每个参与者一个数据框）。 在数据帧（称为=数据）中，有一个名为“名称”的变量，它是每个参与者的唯一代码。 我已经尝试了以下方法，但是没有任何反应（或者一小时内没有停止）。我打算做的是将数据帧（数据）拆分为较小的数据帧，并将其附加到列表（数据列表）中： 我没有收到错误消息，脚本似
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问题内容： 我有一个数据框 ，它有一 列。我想创建两个新的数据框。一个包含 年份等于的所有行 ，另一个数据框包含 年份不等于的所有行 。我知道您可以这样做，`df.ix[‘2000-1-1’ ‘2001-1-1’]`但是为了获得2000年中没有的所有行，需要创建2个额外的数据帧，然后进行串联/联接。 有这样的办法吗？ 这段代码不起作用，但是有什么类似的方法吗？ 问题答案： 您可以使用datetim
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问题内容： 我找不到关于交叉联接的任何信息，包括合并/联接或其他一些东西。我需要使用{my function}作为myfunc处理两个数据帧。相当于： 相当于： 但我需要更有效的解决方案：如果使用了应用，我将如何实现它们； ^^ 问题答案： 对于叉积，请参阅此问题。 本质上，您必须进行常规合并，但为每一行赋予相同的键以进行连接，以使每一行在框架之间相互连接。 然后可以通过应用函数将列添加到新框架：
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问题内容： 我有一个带有多个列以及一个日期列的数据框。日期格式为15年12月31日，我将其设置为日期时间对象。 我将datetime列设置为索引，并希望对数据框的每个月执行回归计算。 我相信实现此目的的方法是将数据框基于月份拆分为多个数据框，存储到数据框列表中，然后对列表中的每个数据框执行回归。 我使用过groupby可以按月成功拆分数据框，但是不确定如何正确地将groupby对象中的每个组转换为
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问题内容： 我对熊猫有些陌生。我有一个熊猫数据框，它是1行乘23列。 我想将其转换为系列吗？我想知道最pythonic的方法是什么？ 我试过了，但是抱怨。它不够聪明，无法意识到它仍然是数学上的“向量”。 谢谢！ 问题答案： 它不够聪明，无法意识到它仍然是数学上的“向量”。 可以说它足够聪明，可以识别尺寸差异。:-) 我认为您可以做的最简单的事情是使用位置选择该行，这将为您提供一个Series，其列