假设我有3个相同长度的字典,我将其组合成一个独特的pandas数据帧.然后我将所述数据帧转储到Excel文件中.例：
import pandas as pd
from itertools import izip_longest
d1={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5,'f':6}
d2={'a':1,'f':6}
d3={'a':1,'f':6}
dict_list=[d1,d2,d3]
stats_matrix=[ tuple('dict{}'.format(i+1) for i in range(len(dict_list))) ] + list( izip_longest(*([ v for k,v in sorted(d.items())] for d in dict_list)) )
stats_matrix.pop(0)
mydf=pd.DataFrame(stats_matrix,index=None)
mydf.columns = ['d1','d2','d3']
writer = pd.ExcelWriter('myfile.xlsx',engine='xlsxwriter')
mydf.to_excel(writer,sheet_name='sole')
writer.save()
>Sheet1<
d1 d2 d3
1 1 1
2 2 2
3 3 3
4 4 4
5 5 5
6 6 6
我的问题是：如何以这样的方式对这个数据帧进行切片：生成的Excel文件有3张,其中标题重复,每张表中有两行值？
编辑
在这里给出的例子中,dicts每个都有6个元素.在我的实际情况中,它们有25000,数据帧的索引从1开始.所以我想将这个数据帧切割成25个不同的子切片,每个子切片都被转储到同一主文件的专用Excel表中.
>Sheet1< >Sheet2< >Sheet3<
d1 d2 d3 d1 d2 d3 d1 d2 d3
1 1 1 3 3 3 5 5 5
2 2 2 4 4 4 6 6 6
最佳答案
首先准备你的数据帧,如下所示：
prepdf = mydf.groupby(mydf.index // 2).apply(lambda df: df.reset_index(drop=True))
prepdf
您可以使用此功能重置索引.
def multiindex_me(df,how_many_groups=3,group_names=None):
m = np.arange(len(df))
reset = lambda df: df.reset_index(drop=True)
new_df = df.groupby(m % how_many_groups).apply(reset)
if group_names is not None:
new_df.index.set_levels(group_names,level=0,inplace=True)
return new_df
像这样使用它：
new_df = multiindex_me(mydf)
要么：
new_df = multiindex_me(mydf,how_many_groups=4,group_names=['One','Two','Three','Four'])
然后将每个横截面写入不同的工作表,如下所示：
writer = pd.ExcelWriter('myfile.xlsx')
for sheet in prepdf.index.levels[0]:
sheet_name = 'super_{}'.format(sheet)
prepdf.xs(sheet).to_excel(writer,sheet_name)
writer.save()