根据列中的条件将Pandas数据帧拆分为多个数据帧

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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