假设我有一个数据框,如下所示:
in:
mydata = [{'subid' : 'B14-111', 'age': 75, 'fdg':1.78},
{'subid' : 'B14-112', 'age': 22, 'fdg':1.56},]
df = pd.DataFrame(mydata)
out:
age fdg subid
0 75 1.78 B14-111
1 22 1.56 B14-112
我想根据“年龄”列将数据框分成两个不同的数据框,如下所示:
out:
df1:
age fdg subid
0 75 1.78 B14-111
df2:
age fdg subid
1 22 1.56 B14-112
我怎样才能做到这一点?
最佳答案
我们可以直接使用 bool 条件作为过滤器来做到这一点:
In [5]:
df1 = df[df.age == 75]
df2 = df[df.age == 22]
print(df1)
print(df2)
age fdg subid
0 75 1.78 B14-111
age fdg subid
1 22 1.56 B14-112
但是如果你有更多的年龄值,也许你想对它们进行分组:
In [13]:
# group by the age column
gp = df.groupby('age')
# we can get the unique age values as a dict where the values are the key values
print(gp.groups)
# we can get a specific value passing the key value for the name
gp.get_group(name=75)
{75: [0], 22: [1]}
Out[13]:
age fdg subid
0 75 1.78 B14-111
我们还可以获得唯一值并再次使用它来过滤 df:
In [15]:
ages = df.age.unique()
for age in ages:
print(df[df.age == age])
age fdg subid
0 75 1.78 B14-111
age fdg subid
1 22 1.56 B14-112
关于Python:Pandas - 根据列值分隔数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27900733/