그래서 나는 시간이즈/LSTM 할당 및 나는 주식 데이터 집합: https://www.kaggle.com/camnugent/sandp500
는 것은 내가 필요로 하는 분할 주요 데이터 프레임으로 작 dataframes 의 이름으로 각각의 회사입니다. 이 있는 빠른 방법으로 하면 이렇게 할 수 있습니까? 이 있기 때문에 수천만 회사 이름을 내가 보는 이로 할 수 있습니다 iloc 그러나 노력이 너무 많이 있습니다.
df = pd.read_csv('all_stocks_5yr.csv', parse_dates=['date'])
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
grouped_df = df.groupby('Name')
여기에서 그것은 볼 수있는 더 나은:
당신이 볼 수 있듯이,거기에는 다른 회사와 다른 이름을 내가 무엇을 원하는 데이터 프레임은 각 회사입니다. 도움말 많이 감사
가정 이것은 당신의 데이터 프레임:
Name price
0 aal 1
1 aal 2
2 aal 3
3 aal 4
4 aal 5
5 aal 6
6 bll 7
7 bll 8
8 bll 9
9 bll 8
10 dll 7
11 dll 56
12 dll 4
13 dll 3
14 dll 3
15 dll 5
한 다음 작업을 수행합니다.
for Name, df in df.groupby('Name'):
df.to_csv("Price_{}".format(Name)+".csv", sep=";")
는 것이 모두 저장을위 dataframes csv. 을 보려면 무엇인 코드:
for Name, df in df.groupby('Name'):
print(df)
을 반환합니다.
Name price
0 aal 1
1 aal 2
2 aal 3
3 aal 4
4 aal 5
5 aal 6
Name price
6 bll 7
7 bll 8
8 bll 9
9 bll 8
Name price
10 dll 7
11 dll 56
12 dll 4
13 dll 3
14 dll 3
15 dll 5
다시 설정해야 하는 경우 인덱스에서 매 df,이렇게:
for Name, df in df.groupby('Name'):
gf = df.reset_index()
print(gf)
제공하는:
index Name price
0 0 aal 1
1 1 aal 2
2 2 aal 3
3 3 aal 4
4 4 aal 5
5 5 aal 6
index Name price
0 6 bll 7
1 7 bll 8
2 8 bll 9
3 9 bll 8
index Name price
0 10 dll 7
1 11 dll 56
2 12 dll 4
3 13 dll 3
4 14 dll 3
5 15 dll 5
df.head(50).to_dict() (또는 어떤 숫자를 대신 50)붙여넣기 결과 사이에서``<여기에>``에서 당신은 그 질문입니다. 이해야 할 수 있으로 부울 색인:
list_of_dataframes = [
df[df.Name == name]
for name
in df.Name.unique()
]