Podziel ramkę danych na podstawie indeksu całkowitoliczbowego

Question

W pandach, jak podzielić serię/ramkę danych na dwie serie/DataFrame, gdzie dziwne wiersze w jednej serii, a nawet wiersze w różnych? W tej chwili używam

To całkiem wolno.

Answer 1

Zastosowanie slice:

In [11]: s = pd.Series([1,2,3,4]) 

In [12]: s.iloc[::2] # even 
Out[12]: 
0 1 
2 3 
dtype: int64 

In [13]: s.iloc[1::2] # odd 
Out[13]: 
1 2 
3 4 
dtype: int64 

Answer 2

Oto niektóre Porównania

In [100]: df = DataFrame(randn(100000,10)) 

prosta metoda (ale myślę, że zasięg sprawia, że ​​ten powolny), ale będzie działać niezależnie od indeksu (np nie musi być numerem)

In [96]: %timeit df.iloc[range(0,len(df),2)] 
10 loops, best of 3: 21.2 ms per loop 

Następujące wymagają Int64Index, który jest oparty na zakresie (który jest łatwy do uzyskania, tylko reset_index()).

In [107]: %timeit df.iloc[(df.index % 2).astype(bool)] 
100 loops, best of 3: 5.67 ms per loop 

In [108]: %timeit df.loc[(df.index % 2).astype(bool)] 
100 loops, best of 3: 5.48 ms per loop 

upewnij się, aby nadać mu indeksach

In [98]: %timeit df.take(df.index % 2) 
100 loops, best of 3: 3.06 ms per loop 

same jak powyżej, ale bez konwersji na ujemnych indeksów

In [99]: %timeit df.take(df.index % 2,convert=False) 
100 loops, best of 3: 2.44 ms per loop 

to zwycięzca jest @AndyHayden Soln; działa to tylko na jednym typie dtype:

In [118]: %timeit DataFrame(df.values[::2],index=df.index[::2]) 
10000 loops, best of 3: 63.5 us per loop