Pandas按列值拆分DataFrame [英] Pandas split DataFrame by column value

问题描述

我有 DataFrame ，列销售。

如何根据销售值将其拆分为2？

How can I split it into 2 based on Sales value?

首先 DataFrame 将包含'Sales'的数据< s ，其次是'销售'> = s

推荐答案

您可以使用 布尔索引 ：

You can use boolean indexing:

df = pd.DataFrame({'Sales':[10,20,30,40,50], 'A':[3,4,7,6,1]})
print (df)
   A  Sales
0  3     10
1  4     20
2  7     30
3  6     40
4  1     50

s = 30

df1 = df[df['Sales'] >= s]
print (df1)
   A  Sales
2  7     30
3  6     40
4  1     50

df2 = df[df['Sales'] < s]
print (df2)
   A  Sales
0  3     10
1  4     20

还可以通过〜：

mask = df['Sales'] >= s
df1 = df[mask]
df2 = df[~mask]
print (df1)
   A  Sales
2  7     30
3  6     40
4  1     50

print (df2)
   A  Sales
0  3     10
1  4     20

---

---

print (mask)
0    False
1    False
2     True
3     True
4     True
Name: Sales, dtype: bool

print (~mask)
0     True
1     True
2    False
3    False
4    False
Name: Sales, dtype: bool

这篇关于Pandas按列值拆分DataFrame的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！