python Pandas : split a data frame based on a column value

Question

我有一个 csv 文件，当我读入 pandas 数据框时，它看起来像:

data = pd.read_csv('test1.csv')
print(data)

输出如下:

   v1  v2  v3  result
0  12  31  31       0
1  34  52   4       1
2  32   4   5       1
3   7  89   2       0

---

有没有办法根据结果列中的值拆分数据框。即如果result=0，则转到一个新的数据框data_0:

   v1  v2  v3  result
0  12  31  31       0
1   7  89   2       0

如果result=1，则转到数据框data_1

   v1  v2  v3  result
0  34  52   4       1
1  32   4   5       1

---

是否有任何 pandas 功能可以做到这一点？或者我必须编写自己的循环函数来创建两个数据框？非常感谢!

Answer 1

Pandas 允许您以非常直接的方式对数据进行切片和操作。您也可以像 Yakym 一样使用键而不是属性名进行访问。

data_0 = data[data['result'] == 0]
data_1 = data[data['result'] == 1]

您甚至可以通过直接操作行数据来添加结果列，例如:

data['v_sum'] = data[v1] + data[v2] + data[v3]