如何将不同列大小的pandas数据帧拆分成独立的数据帧？

在 Pandas 中，可以使用 groupby 方法将不同列大小的数据帧拆分成独立的数据帧。

首先，你可以根据某一列或多列的值进行分组，然后使用 groupby 方法将数据帧拆分为多个组。接着，你可以对每个组应用不同的操作，例如聚合函数或转换操作。

下面是一个示例代码，演示如何将不同列大小的数据帧拆分成独立的数据帧：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000],
        'Department': ['HR', 'IT', 'IT', 'HR', 'IT']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 groupby 方法按照 'Department' 列进行分组
groups = df.groupby('Department')

# 遍历每个分组并打印结果
for group_name, group_data in groups:
    print('Group:', group_name)
    print(group_data)
    print()

# 访问特定分组的数据帧
it_group = groups.get_group('IT')
print(it_group)

在上面的示例中，我们根据 'Department' 列的值进行分组。然后，使用 groupby 方法将数据帧 df 拆分成两个独立的数据帧：一个包含 HR 部门的数据，另一个包含 IT 部门的数据。最后，我们可以通过 get_group 方法访问特定的分组，例如获取 'IT' 部门的数据帧。

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