Pandas DataFrame：n要素のグループによる整数インデックス/グループ分けによるリサンプリング

Question

pandas resampling関数については、DateTimeIndexを使用して知っています。

しかし、整数インデックスに沿ってどのように簡単に再サンプリング/グループ化できますか？

次のコードは、問題を示していると動作します：

import numpy as np 
import pandas as pd 


df = pd.DataFrame(np.random.randint(5, size=(10, 2)), columns=list('AB')) 
print(df) 

    A B 
0 3 2 
1 1 1 
2 0 1 
3 2 3 
4 2 0 
5 4 0 
6 3 1 
7 3 4 
8 0 2 
9 4 4 

# sum of n consecutive elements 
n = 3 
tuples = [(i, i+n-1) for i in range(0, len(df.index), n)] 
df_new = pd.concat([df.loc[i[0]:i[1]].sum() for i in tuples], 1).T 
print(df_new) 

    A B 
0 4 4 
1 8 3 
2 6 7 
3 4 4 

しかし、そこにこれを実現するために、よりエレガントな方法ではないでしょうか？

コードが少し重いようです。

ありがとうございます！

Answer 1

です：

df1 = df.groupby(df.index // n).sum() 

インデックスがない場合にはデフォルト（整数、一意）集合

df1 = df.groupby(np.arange(len(df)) // n).sum() 

Answer 2

インデックスの整数除算でgroup byを使用できます。すなわち

ここ

df.groupby(lambda i: i//n).sum() 

はコード

import numpy as np 
import pandas as pd 

n=3 
df = pd.DataFrame(np.random.randint(5, size=(10, 2)), columns=list('AB')) 

print('df:') 
print(df) 
res = df.groupby(lambda i: i//n).sum() 
print('using groupby:') 
print(res) 

tuples = [(i, i+n-1) for i in range(0, len(df.index), n)] 
df_new = pd.concat([df.loc[i[0]:i[1]].sum() for i in tuples], 1).T 
print('using your method:') 
print(df_new) 

とあなたが床分裂指数とは、いくつかの機能を集約することができ、出力

df: 
    A B 
0 1 0 
1 3 0 
2 1 1 
3 0 4 
4 3 4 
5 0 1 
6 0 4 
7 4 0 
8 0 2 
9 2 2 
using groupby: 
    A B 
0 5 1 
1 3 9 
2 4 6 
3 2 2 
using you method: 
    A B 
0 5 1 
1 3 9 
2 4 6 
3 2 2