Pandas: dataframe을 열 값으로 분할하는 방법

다음 기본 구문을 사용하여 Pandas DataFrame을 열 값으로 분할할 수 있습니다.

 #define value to split on
x = 20

#define df1 as DataFrame where 'column_name' is >= 20
df1 = df[df[' column_name '] >= x]

#define df2 as DataFrame where 'column_name' is < 20
df2 = df[df[' column_name '] < x]

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas DataFrame을 열 값으로 분할

다음과 같은 팬더 DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [22, 24, 19, 18, 14, 29, 31, 16],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

        team points rebounds
0 to 22 11
1 B 24 8
2 C 19 10
3 D 18 6
4 E 14 6
5 F 29 5
6 G 31 9
7:16:12

다음 코드를 사용하여 DataFrame을 두 개의 DataFrame으로 분할할 수 있습니다. 여기서 첫 번째는 “포인트”가 20보다 크거나 같은 행을 포함하고 두 번째는 “포인트”가 20보다 작은 행을 포함합니다.

 #define value to split on
x = 20

#define df1 as DataFrame where 'points' is >= 20
df1 = df[df[' points '] >= x]

print (df1)

  team points rebounds
0 to 22 11
1 B 24 8
5 F 29 5
6 G 31 9

#define df2 as DataFrame where 'points' is < 20
df2 = df[df[' points '] < x]

print (df2)

  team points rebounds
2 C 19 10
3 D 18 6
4 E 14 6
7:16:12

Reset_index() 함수를 사용하여 각 결과 DataFrame에 대한 인덱스 값을 재설정할 수도 있습니다.

 #define value to split on
x = 20

#define df1 as DataFrame where 'points' is >= 20
df1 = df[df[' points '] >= x]. reset_index (drop= True )

print (df1)

  team points rebounds
0 to 22 11
1 B 24 8
2 F 29 5
3 G 31 9

#define df2 as DataFrame where 'points' is < 20
df2 = df[df[' points '] < x]. reset_index (drop= True )

print (df2)

  team points rebounds
0 C 19 10
1 D 18 6
2 E 14 6
3:16:12

각 결과 DataFrame의 인덱스는 이제 0에서 시작합니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Python의 다른 일반적인 오류를 수정하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 KeyError를 수정하는 방법
해결 방법: ValueError: float NaN을 int로 변환할 수 없습니다.
해결 방법: ValueError: 피연산자를 모양과 함께 브로드캐스트할 수 없습니다.