Pandas: วิธีแบ่ง dataframe ตามค่าคอลัมน์

คุณสามารถใช้ไวยากรณ์พื้นฐานต่อไปนี้เพื่อแยก DataFrame แพนด้าตามค่าคอลัมน์:

 #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]

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ไวยากรณ์นี้ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่าง: แยก Pandas DataFrame ตามค่าคอลัมน์

สมมติว่าเรามี DataFrame แพนด้าดังต่อไปนี้:

 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

เราสามารถใช้โค้ดต่อไปนี้เพื่อแบ่ง DataFrame ออกเป็นสอง DataFrames โดยอันแรกประกอบด้วยแถวที่ “คะแนน” มากกว่าหรือเท่ากับ 20 และอันที่สองประกอบด้วยแถวที่ “คะแนน” น้อยกว่า 20:

 #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

โปรดทราบว่าเรายังสามารถใช้ฟังก์ชัน reset_index() เพื่อรีเซ็ตค่าดัชนีสำหรับ DataFrame แต่ละตัวที่ได้:

 #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

โปรดทราบว่าดัชนีของ DataFrame ที่เป็นผลลัพธ์แต่ละรายการจะเริ่มต้นที่ 0

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีแก้ไขข้อผิดพลาดทั่วไปอื่นๆ ใน Python:

วิธีแก้ไข KeyError ใน Pandas
วิธีแก้ไข: ValueError: ไม่สามารถแปลง float NaN เป็น int
วิธีแก้ไข: ValueError: ตัวถูกดำเนินการไม่สามารถออกอากาศด้วยรูปร่างได้