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I have pandas DataFrame which I have composed from concat. One row consists of 96 values, I would like to split the DataFrame from the value 72.
So that the first 72 values of a row are stored in Dataframe1, and the next 24 values of a row in Dataframe2.
I create my DF as follows:
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) Question is: How can split them? :)
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Using the iloc() function to split DataFrame in Python We can use the iloc() function to slice DataFrames into smaller DataFrames. The iloc() function allows us to access elements based on the index of rows and columns. Using this function, we can split a DataFrame based on rows or columns.
dlply: Split data frame, apply function, and return results in a... d_ply: Split data frame, apply function, and discard results. each: Aggregate multiple functions into a single function. empty: Check if a data frame is empty.
ilocdf1 = datasX.iloc[:, :72] df2 = datasX.iloc[:, 72:] (iloc docs)
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