Python 3.x 拆分df后的行计数

我不得不将df分成20个相等的组（不是完全相等，共有6076行）。现在我需要创建一个新的df，其中每个单元格等于每个组中的行数。例如，我有20个组，共304行，所以我需要“pool_size”列，如下所示： 第一排304，第二排304，第三排304……等等

为了断开df，我使用了：

>>> df_split = np.array_split(df, 20)

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谢谢

我可能不理解，但你不能使用：

df_split.shape[0] #for length/row numbers in DF

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（或df_split.shape[1]表示宽度）

我不确定是否完全理解这些问题，但您可以尝试通过以下方式为每行添加值等于304的“pool_size”列：

    df["pool_size"] = 304

编辑： 在通过np.array\u split分割数据帧之后，您有一个数据帧列表，因此您可以通过.shape迭代列表并检查每一行的大小。然后您可以通过上面的代码更新df。应该是这样的，但我还没检查过

    for df_ in df_split:
        df_["pool_size"] = df_.shape[1]

您可以尝试：

pd.DataFrame([df.shape[0] for df in df_split], columns=['pool_size'])

结果:

    pool_size
0          16
1          16
2          16
3          16
4          15
5          15
6          15
7          15
8          15
9          15
10         15
11         15
12         15
13         15
14         15
15         15
16         15
17         15
18         15
19         15

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非常感谢。共有20组）这一组成功地计算了整个df或拆分df中的一组，但不是每个组不幸的是，我很想这样做，但是其中一个组有更多行，我不确定哪一个），因为原始df中的总行数是6076。。。事实上，我不确定到底有多少行，但我认为如果我无法找到另一个解决方案，我将检查每个组，并完全按照您的建议执行。非常感谢。哦，好的，因为每一行的长度都不相同，所以您可以在更改pool_size列的同时循环外部数组并检查每个内部数组的长度。您可以使用nditer在数组中循环，然后使用.size或.shape检查每个数组的大小。这有用吗？