DataFrames :根据取值范围，将DataFrame拆分为Python的Dict
DataFrames :根据取值范围，将DataFrame拆分为Python的Dict
提问于 2021-10-28 12:24:51
我有一个DataFrame df，需要根据特定列ColB中的值是否在给定范围内进行拆分；
1-3、3-5、5-7等
输入：
Time ColA ColB ColC
1 100 1.1 500
2 105 3.2 600
3 107 7.7 550
4 106 2.4 750
5 104 5.2 950
6 103 6.9 450所需输出：
Time ColA ColB ColC
1 100 1.1 500
4 106 2.4 750
Time ColA ColB ColC
2 105 3.2 600
Time ColA ColB ColC
3 107 7.7 550
5 104 5.2 950
6 103 6.9 450有没有一种很好的方法可以不用在Python中创建循环呢？此外，将输出存储为Dataframes列表或数据帧字典会更有效吗？我问，因为它是一个相当大的数据集。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-10-28 12:31:35
使用pandas.cut
https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.cut.html
即。
groups = pd.cut(df["ColB"], [1,3,5,7])
[d for _, d in df.groupby(groups)]Stack Overflow用户
发布于 2021-10-28 12:30:39
您可以尝试这样做：
lst = [(1,3), (3,5), (5,7)]
result = [df[df['ColB'].between(a,b)] for a,b in lst]
for i in result:
print(i, "\n")
Time ColA ColB ColC
0 1 100 1.1 500
3 4 106 2.4 750
Time ColA ColB ColC
1 2 105 3.2 600
Time ColA ColB ColC
4 5 104 5.2 950
5 6 103 6.9 450 页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/69754061
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