将 Pandas 数据帧一分为二 - Python

在数据处理中，将 Pandas 数据帧拆分成两部分是很常见的操作。它可以让我们将某些数据独立提取出来，便于进一步的分析或者作为模块单独使用。

分离数据

两种常见的分离数据的方法是“按行拆分”和“按列拆分”。

按行拆分

按行拆分意味着按照特定的条件，将数据框的所有行分成两个或多个新的数据框。例如，我们可以根据每个观测期的日期将数据框拆分成多个数据框。下面是一个例子：

首先，我们需要导入 Pandas 模块和一个测试数据集：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '日期':['2021-01-01','2021-02-01','2021-03-01','2021-01-01','2021-02-01'],
    '数值':[1,2,3,4,5]
})

我们使用 Pandas 的 groupby() 方法来按日期拆分数据框：

split_dataframes = [group[1] for group in df.groupby('日期')]

这些 'split_dataframes' 是由拆分后的数据框列表所组成的。

按列拆分

按列拆分意味着根据某些特定的数据列，将数据框的列分成两个或多个新的数据框。例如，如果我们有一个包含多个测量结果的数据框，我们可以将每组测量结果拆分成一个单独的数据框。下面是一个例子：

首先，我们需要导入 Pandas 模块和一个测试数据集：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '观测时间':['2021-01-01','2021-01-01','2021-02-01','2021-02-01'],
    '测量值 1':[1,2,3,4],
    '测量值 2':[5,6,7,8]
})

我们使用 Pandas 的 'drop' 方法从数据框中删除我们想要分离的列，然后将其转为新的数据框：

df_1 = df.drop('测量值 2', axis=1)
df_2 = df.drop('测量值 1', axis=1)

这两个数据框 'df_1' 和 'df_2' 是包含不同列的 Pandas 数据框。

总结

以上是将 Pandas 数据帧拆分为两个或多个新数据帧的常见方法。按行拆分通常被用于分析时间序列或者分类数据，而按列拆分通常被用于将相似的数据分开处理。