如何根據列值將 Pandas DataFrame 拆分為子集？

根據列值拆分Pandas DataFrame

在Pandas 中，一個常見的場景是需要根據列值將DataFrame 拆分為多個子集特定列中存在的值。這允許有針對性的數據分析和操作。

為了實現這一點，我們可以利用 Pandas 中布林索引的強大功能。讓我們考慮一個包含名為「Sales」的欄位的 DataFrame，並探討如何根據「Sales」值是低於還是高於閾值 s' 將其分成兩部分。

解決方案：

<code class="python"># Create a DataFrame with a "Sales" column
df = pd.DataFrame({'Sales':[10,20,30,40,50], 'A':[3,4,7,6,1]})
print (df)</code>

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

<code class="python"># Split the DataFrame based on "Sales" values
s = 30

df1 = df[df['Sales'] >= s]
print (df1)</code>

   A  Sales
2  7     30
3  6     40
4  1     50

這將建立一個新的DataFrame df1，其中包含「Sales」值大於或等於's' 的行。

<code class="python">df2 = df[df['Sales'] < s]
print (df2)

   A  Sales
0  3     10
1  4     20

df2 包含「Sales」值小於 's' 的行。

使用位元求反的替代方法：

除了使用大於或等於運算符，我們也可以使用位元求反（~）來反轉掩碼碼：

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

   A  Sales
2  7     30
3  6     40
4  1     50

<code class="python">print (df2)</code>

   A  Sales
0  3     10
1  4     20

這種方法實現了相同的分割，但允許更簡潔和優化的編碼風格。

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