Панда стек разборки стопки сводного иерархический индекс - перекроить dataframe

Question

Я массирую в dataframe так это выглядит следующим образом:

123 
456 
789 
0AB 
CDE 
FGH 
... 
,,, 

Я хотел бы преобразовать его, так это выглядит следующим образом:

123789CDE... 
4560ABFGH,,, 

модели заключается в следующем:

123 789 CDE ... 
456 0AB FGH ,,, 

То есть, я взять две строки и конкатенации следующие две строки, и т.д., так что получить широкий д ataframe.

Но мой реальный фреймворк данных - это не три столбца, это может быть 50 столбцов и, возможно, 100 000 строк, поэтому мой фреймворк размером 100 000 x 50. Я хочу взять 100 строк и конкатенировать следующие 100 строк и т. Д., Поэтому я получаю широкий фреймворк размером 100 х (50 * 100 000/100) = 100 х 50 000.

Can Pandas сделать это? Моя цель - сделать некоторые вычисления на каждой из этих 100 строк. Или иерархическая индексация лучше?

Answer 1

shell [33]>>> df 
     [33]>>> 
    0 
0 123 
1 456 
2 789 
3 0AB 
4 CDE 
5 FGH 
6 ... 
7 ,,, 

shell [34]>>> pd.DataFrame(df.values.reshape(4, 2)).sum() 
     [34]>>> 
0 123789CDE... 
1 4560ABFGH,,, 
dtype: object 

Другой подход - использование groupby.

shell [35]>>> df['group'] = 0 

shell [36]>>> df[1::2]['group'] = 1 

shell [37]>>> grouped = df.groupby('group') 

shell [38]>>> grouped.sum() 
     [38]>>> 
        0 
group 
0  123789CDE... 
1  4560ABFGH,,, 

Возможно, стоит изучить, чтобы не создавать новый кадр и вместо этого работать непосредственно над группами? Конечно, для нескольких столбцов и огромного количества строк.

shell [39]>>> for key, group in grouped: 
    print key 
    print group 
     ....: 
0 
    0 group 
0 123  0 
2 789  0 
4 CDE  0 
6 ...  0 
1 
    0 group 
1 456  1 
3 0AB  1 
5 FGH  1 
7 ,,,  1