将数据框子集为每个由两列组成的子样本

Question

我有一个包含 N 列的大数据框。列成对出现，如下：

• 第 1 栏：ISIN 1，每日日期顺序（债券 1 的发行至到期）
• 第 2 栏：ISIN1 价格历史数据
• 第 3 栏：ISIN 2，每日日期顺序（债券 2 的发行至到期）
• 第 4 栏：ISIN2 价格历史数据 等等。

列像这样配对：前两列放在一起，然后接下来的两列，直到数据帧的末尾：

  XS0552790049  Unnamed: 5583 XS0628646480  Unnamed: 5585
0   2010-10-22          100.0   2011-05-24         99.711
1   2010-10-25          100.0   2011-05-25         99.685
2   2010-10-26          100.0   2011-05-26        100.125
3   2010-10-27          100.0   2011-05-27         99.893
4   2010-10-28          100.0   2011-05-30         99.792

我想将这个大数据框分成 N/2 个子样本，每个子样本包含一对列“ISIN 日期 + 价格”，如上所示。 我考虑过使用 for 循环，但我肯定错过了一些东西，因为它不会生成子样本。也许我索引错误。

这是我的尝试：我尝试创建一个包含每个键的子样本的字典。

sub = {}
for i in range(0,len(df.columns)+1):
    sub[i] = df.iloc[:,i:i+3]

我对 Python 还很陌生，所以欢迎提出任何建议。

Answer 1

要按列对分割数据帧，假设列数为偶数：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns = ['one','two','three','four'],
                  index = range(1))
   one  two three four
0  NaN  NaN   NaN  NaN

# Use a comprehension:
dfs = [df[df.columns[2*i:2*(i+1)]] for i in range(int(len(df.columns)/2))]

这将返回成对子集的列表：

dfs
[   one  two
 0  NaN  NaN,
   three four
 0   NaN  NaN]

df[0]
   one  two
0  NaN  NaN

（不要使用

sub

作为变量名，因为这是

re

模块中的 Python 函数。）