处理海量数据集时，可能需要将它们拆分为更小的块以进行高效处理。这可以通过根据唯一标识符划分 DataFrame 来实现，从而产生多个较小的 DataFrame。在本例中，目标是将 100 万行 DataFrame 划分为 60 个较小的 DataFrame，每个数据框对应由“name”变量标识的每个参与者。
不幸的是，提供的用于拆分 DataFrame 的 Python 代码无法实现完成任务。建议使用一种替代方法，利用 Pandas 的切片和索引功能，而不是无限期地运行。下面是修改后的代码：
import pandas as pd
# Create a list of unique participant names
unique_names = data['name'].unique()
# Create a dictionary to store the DataFrames for each participant
participant_data = {name: pd.DataFrame() for name in unique_names}
# Populate the dictionary with sliced DataFrames for each participant
for name in unique_names:
participant_data[name] = data[data['name'] == name]此代码根据“名称”列有效地对 DataFrame 进行切片，为每个参与者创建单独的 DataFrame，同时避免了先前代码的陷阱。
以上是参与者如何有效地将百万行数据帧分割成更小的数据帧？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
