可以使用Pandas库中的groupby函数来实现。groupby函数可以根据指定的列或条件将数据帧分组,并返回一个GroupBy对象。然后可以通过遍历GroupBy对象的方式,将每个分组保存为一个独立的数据帧。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
'Gender': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)
# 根据Gender列将数据帧拆分为多个数据帧
grouped = df.groupby('Gender')
# 遍历每个分组,将其保存为独立的数据帧
result = {}
for name, group in grouped:
result[name] = group
# 打印每个分组的数据帧
for name, group in result.items():
print(f"分组 {name}:")
print(group)
print()
输出结果如下:
分组 Female:
Name Age Gender
0 Alice 25 Female
4 Eve 45 Female
分组 Male:
Name Age Gender
1 Bob 30 Male
2 Charlie 35 Male
3 David 40 Male
在这个示例中,我们根据Gender列将数据帧拆分为两个数据帧,一个包含所有Female的行,另一个包含所有Male的行。你可以根据自己的需求修改代码,根据不同的条件进行拆分。
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