如何将数据帧拆分为两部分，所有标签都在分类列中

将数据帧拆分为两部分，并将所有标签都放在分类列中，可以通过以下步骤实现：

首先，需要将数据帧按照分类列进行分组。可以使用Pandas库来进行数据处理和操作。使用groupby()函数可以按照分类列进行分组。

grouped_df = df.groupby('分类列')

接下来，可以使用apply()函数将每个分组进行处理，将标签放在分类列中。在apply()函数中，可以定义一个自定义的函数来实现该功能。

def split_frame(group):
    # 获取当前分组的标签
    labels = group.columns[1:]

    # 将标签列放在分类列中
    group['分类列'] = labels

    return group

# 将每个分组应用自定义函数
processed_df = grouped_df.apply(split_frame)

最后，可以将数据帧拆分为两部分，一部分包含分类列和标签列，另一部分包含其他列。可以使用Pandas的loc属性来选择所需的列。

# 选择分类列和标签列
category_label_df = processed_df[['分类列'] + list(processed_df.columns[1:])]

# 选择其他列
other_columns_df = processed_df.drop(['分类列'] + list(processed_df.columns[1:]), axis=1)

完成以上步骤后，你将得到两个数据帧。category_label_df包含了分类列和标签列，other_columns_df包含了其他列。

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