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Xander
Asked:2020-09-06 19:39:43 +0800 CST2020-09-06 19:39:43 +0800 CST

按条件将 Pandas 数据帧拆分为两个数据帧

  • 772

我需要按条件将 Pandas 数据框拆分为两个数据框。

很明显，您可以在相反的条件下从原始数据框中简单地进行两个选择。但是在这里，我们对相同的数据进行了两次传递。有没有更直接的解决方案？

python

1 个回答

  1. Best Answer

    例子：

    来源 DF：

    In [66]: df = pd.DataFrame(np.arange(30).reshape(-1,3), columns=list('abc'))

In [67]: df
Out[67]:
    a   b   c
0   0   1   2
1   3   4   5
2   6   7   8
3   9  10  11
4  12  13  14
5  15  16  17
6  18  19  20
7  21  22  23
8  24  25  26
9  27  28  29

    我们通过条件得到“布尔掩码”：

    In [68]: mask = df['a'] % 2 == 0

In [69]: mask
Out[69]:
0     True
1    False
2     True
3    False
4     True
5    False
6     True
7    False
8     True
9    False
Name: a, dtype: bool

    按“布尔掩码”过滤 - 这是一个非常快速的操作（称为 - boolean indexing）：

    In [70]: df1, df2 = df[mask], df[~mask]

In [71]: df1
Out[71]:
    a   b   c
0   0   1   2
2   6   7   8
4  12  13  14
6  18  19  20
8  24  25  26

In [72]: df2
Out[72]:
    a   b   c
1   3   4   5
3   9  10  11
5  15  16  17
7  21  22  23
9  27  28  29

    由 10.000.000 行组成的 DF 的时序：

    In [78]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(10**6, size=(10**7,3)), columns=list('abc'))

In [79]: df.shape
Out[79]: (10000000, 3)

In [80]: %%timeit
    ...: mask = df['a'] % 3 == 0
    ...: df1, df2 = df[mask], df[~mask]
    ...:
342 ms ± 4.94 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
    • 2

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