Pandas按列值将数据帧拆分为两个数据帧-不使用GroupBy

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函数，可以方便地进行数据操作和分析。在Pandas中，可以按列值将数据帧拆分为两个数据帧，而不使用GroupBy操作。

要按列值将数据帧拆分为两个数据帧，可以使用Pandas的条件筛选功能。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Gender': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照条件筛选数据
condition = df['Age'] < 35
df1 = df[condition]  # 第一个数据帧，满足条件的行
df2 = df[~condition]  # 第二个数据帧，不满足条件的行

# 打印结果
print("第一个数据帧：")
print(df1)
print("第二个数据帧：")
print(df2)

上述代码中，我们首先创建了一个示例数据帧df，包含了姓名、年龄和性别三列。然后，我们定义了一个条件condition，即年龄小于35岁。接下来，通过使用条件筛选功能，将满足条件的行赋值给df1，将不满足条件的行赋值给df2。最后，打印出两个数据帧的内容。

这种方法可以根据不同的条件将数据帧拆分为两个或多个数据帧，灵活地进行数据处理和分析。

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