열 값 임계값을 기준으로 Pandas DataFrame을 분할하는 방법은 무엇입니까?

Pandas DataFrame을 열 값으로 분할

'Sales'라는 열이 있는 DataFrame이 있는 시나리오를 생각해 보세요. 첫 번째 DataFrame에는 'Sales'가 지정된 임계값보다 작은 데이터가 포함되고 두 번째 DataFrame에는 'Sales'가 지정된 임계값보다 큰 데이터가 포함되도록 'Sales' 열의 값을 기준으로 이 DataFrame을 두 개로 분리하려고 합니다. 또는 임계값과 같습니다.

이를 달성하려면 Pandas에서 부울 인덱싱을 활용할 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.

<code class="python">import pandas as pd

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

# Set the threshold (s)
s = 30

# Split the DataFrame based on the 'Sales' column
df1 = df[df['Sales'] &gt;= s]
print(df1)

df2 = df[df['Sales'] &lt; s]
print(df2)

출력:

   A  Sales
0  3     10
1  4     20
2  7     30
3  6     40
4  1     50

   A  Sales
2  7     30
3  6     40
4  1     50

   A  Sales
0  3     10
1  4     20

또는 역마스크 연산자(~)를 사용하여 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.

<code class="python">mask = df['Sales'] &gt;= s
df1 = df[mask]
df2 = df[~mask]
print(df1)
print(df2)</code>

이전 예와 동일한 효과가 나타납니다.

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