Pandas & python:根据包含子字符串的列值将dataframe拆分成多个dataframe

Pandas是一个基于Python的数据分析工具库，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据处理和分析。

在Pandas中，可以使用字符串的contains方法来判断某一列中的值是否包含指定的子字符串。根据包含子字符串的列值将DataFrame拆分成多个DataFrame的方法如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据包含子字符串的列值拆分DataFrame
substrings = ['ar', 'on']
dfs = []
for substring in substrings:
    df_subset = df[df['City'].str.contains(substring)]
    dfs.append(df_subset)

# 打印拆分后的DataFrame
for i, df_subset in enumerate(dfs):
    print(f"DataFrame {i+1}:")
    print(df_subset)
    print()

上述代码中，我们首先创建了一个示例的DataFrame，包含了Name、Age和City三列。然后，我们定义了一个包含要匹配的子字符串的列表substrings。接下来，我们使用contains方法对City列进行筛选，将包含指定子字符串的行提取出来，形成一个新的DataFrame df_subset。最后，我们将每个df_subset添加到一个列表dfs中，并打印出拆分后的每个DataFrame。

这种方法可以根据包含子字符串的列值将DataFrame拆分成多个DataFrame，方便进行进一步的数据处理和分析。

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