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[解決済み] Pandas Split Dataframe into two Dataframe at a specific row(特定の行でデータフレームを2つに分割する

2023-08-02 17:45:21

質問

私は pandas から構成されるデータフレームです。 concat . 1行は96個の値で構成されていますが、値72の部分からDataFrameを分割したいと思います。

行の最初の72個の値をDataframe1に、次の24個の値をDataframe2に格納するようにします。

私は以下のようにDFを作成します。

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)

問題は、どのようにそれらを分割することができるかということです :)

どのように解決するには?

iloc

df1 = datasX.iloc[:, :72]
df2 = datasX.iloc[:, 72:]

( iloc ドキュメント )