每次出现列中的值(True)时，Pandas数据帧拆分或按数据帧分组

在Pandas中，可以使用布尔索引来根据条件对数据帧进行拆分或分组。布尔索引是一种通过逻辑运算符（如==，>，<等）生成布尔值的方法，用于筛选数据。

拆分数据帧： 可以使用布尔索引来拆分数据帧，即根据某个条件将数据帧拆分成多个子数据帧。例如，假设我们有一个名为df的数据帧，其中包含一个名为'Value'的列，我们想要将'Value'列中大于10的行拆分成一个新的数据帧。可以使用以下代码实现：

df_greater_than_10 = df[df['Value'] > 10]

这将创建一个新的数据帧df_greater_than_10，其中包含满足条件的行。

分组数据帧： 可以使用布尔索引来分组数据帧，即根据某个条件将数据帧分成多个组。例如，假设我们有一个名为df的数据帧，其中包含一个名为'Category'的列，我们想要根据'Category'列将数据帧分成多个组。可以使用以下代码实现：

grouped_df = df.groupby('Category')

这将创建一个分组对象grouped_df，可以对其进行聚合操作，如计算每个组的平均值、总和等。

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