Pandas在特定行将Dataframe拆分成两个Dataframe

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据操作函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在特定行将Dataframe拆分成两个Dataframe的操作可以通过Pandas的切片和过滤功能来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例的Dataframe
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照特定条件拆分Dataframe
condition = df['Age'] > 35
df1 = df[condition]  # 满足条件的行组成的Dataframe
df2 = df[~condition]  # 不满足条件的行组成的Dataframe

# 打印拆分后的Dataframe
print("拆分后的Dataframe 1:")
print(df1)
print("拆分后的Dataframe 2:")
print(df2)

上述代码中，我们首先创建了一个示例的Dataframe，包含了姓名、年龄和城市三列数据。然后，我们定义了一个条件，即年龄大于35岁的行。通过使用切片和过滤操作，我们将满足条件和不满足条件的行分别拆分成了两个新的Dataframe，即df1和df2。最后，我们打印了拆分后的两个Dataframe。

Pandas的拆分操作可以在数据分析和数据处理中起到很大的作用。例如，可以根据某个特定的条件将数据集拆分成训练集和测试集，或者根据某个特定的列将数据集拆分成多个子集进行分析。在实际应用中，可以根据具体的需求和场景来选择合适的拆分方式。

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