python - 根据字符串属性索引拆分 Pandas 数据框

Question

我正在尝试将数据集拆分为两种类型的数据点。目前我有一个具有这种格式的 pandas 数据框。

CS1001    True    value1
CM1001    False   value2
CS1002    True    value3

现在我想将其分成 S 和 M 数据帧，如下所示:

S 框架:

C1001    True    value1
C1002    True    value3

M 框架:

C1001    False   value2

现在我首先遇到两个问题，我似乎无法将前 4 个字符与此分组。

data.groupby(data.index[:4])

然后我无法编辑索引值来删除 S/M。我以前没有使用过 pandas，所以我觉得我正在监督一个明显的解决方案，但我无法弄清楚。

Answer 1

IIUC:

In [15]: data
Out[15]:
            1       2
CS1001   True  value1
CM1001  False  value2
CS1002   True  value3

In [16]: data.groupby(data.index.str[:2]).groups
Out[16]:
{'CM': Index(['CM1001'], dtype='object'),
 'CS': Index(['CS1001', 'CS1002'], dtype='object')}

从索引值中删除第二个字母:

In [5]: df.index = df.index.str[:1] + df.index.str[2:]

In [6]: df
Out[6]:
           1       2
C1001   True  value1
C1001  False  value2
C1002   True  value3