Pythonic式的按多个列条件拆分列值的方法

可以使用pandas库中的groupby和apply方法来实现。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以创建一个包含多个列的DataFrame，例如：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，我们可以使用groupby方法按照多个列进行分组，然后使用apply方法对每个分组进行操作。在apply方法中，我们可以定义一个函数来拆分列值。例如，我们可以按照列A和列B的值进行分组，并将列C的值拆分为两列：

def split_column_values(group):
    group['C1'] = group['C'] // 10
    group['C2'] = group['C'] % 10
    return group

df = df.groupby(['A', 'B']).apply(split_column_values)

在上面的例子中，我们定义了一个名为split_column_values的函数，它将传入的分组数据拆分为两列，分别是C1和C2。然后，我们使用groupby方法按照列A和列B进行分组，并使用apply方法将split_column_values函数应用到每个分组上。

最后，我们可以得到拆分后的DataFrame，其中包含了新的列C1和C2：

   A   B   C  C1  C2
0  1   6  11   1   1
1  2   7  12   1   2
2  3   8  13   1   3
3  4   9  14   1   4
4  5  10  15   1   5

这种方法可以方便地按照多个列条件拆分列值，并且适用于各种数据处理场景。

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