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如何在Pandas中“拆分”数据帧?

在Pandas中,可以使用split函数来拆分数据帧。split函数可以按照指定的条件将数据帧拆分成多个子数据帧。

具体的操作步骤如下:

  1. 首先,需要导入Pandas库:import pandas as pd
  2. 然后,创建一个数据帧:df = pd.DataFrame(data) 其中,data是包含数据的列表或字典。
  3. 接下来,可以使用split函数来拆分数据帧。split函数的语法如下: sub_frames = df.split(condition) 其中,condition是一个布尔表达式,用于指定拆分的条件。
  4. 拆分后的子数据帧将存储在一个列表中,可以通过索引来访问每个子数据帧。

下面是一个示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
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import pandas as pd

# 创建数据帧
data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'Jessica'],
        'Age': [28, 32, 45, 36],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 拆分数据帧
sub_frames = df.split(df['Age'] > 30)

# 访问子数据帧
print(sub_frames[0])  # 年龄小于等于30的子数据帧
print(sub_frames[1])  # 年龄大于30的子数据帧

在上述示例中,我们首先创建了一个包含姓名、年龄和城市的数据帧。然后,使用split函数将数据帧拆分成两个子数据帧,一个是年龄小于等于30的子数据帧,另一个是年龄大于30的子数据帧。最后,通过索引访问每个子数据帧。

请注意,上述示例中的split函数并非Pandas库的原生函数,而是一个自定义函数。在实际使用中,可以根据具体的需求编写自己的拆分函数。

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