根據值將一個數據幀拆分為多個具有相同列標題的數據幀

Question

我有一個如下所示的數據框

+------+------+---+---+---+
| S.No | A    | B | C | D |
+------+------+---+---+---+
| 1    | 0.25 | 2 | 1 | 5 |
+------+------+---+---+---+
| 2    | 1.1  | 4 | 2 | 5 |
+------+------+---+---+---+
| 3    | 1.5  | 6 | 3 | 5 |
+------+------+---+---+---+
| 4    | 0.32 | 3 | 4 | 5 |
+------+------+---+---+---+
| 5    | 1.45 | 5 | 5 | 5 |
+------+------+---+---+---+
| 6    | 1.9  | 7 | 6 | 5 |
+------+------+---+---+---+
| 7    | 0.5  | 3 | 4 | 5 |
+------+------+---+---+---+
| 8    | 1.49 | 5 | 5 | 5 |
+------+------+---+---+---+

我想將它們拆分為具有相同列標題值名稱的 3 個數據幀，拆分基於Column A值，即第一個數據幀應從0.25開始並以1.5結束，第二個數據幀應從0.32開始並以1.9結束，第三個數據幀應從0.5開始到1.49結束。 即當column A的值介於0-1之間時，應該開始拆分，它們都應該保留相同的列標題值。 預期輸出如下，由於我是新手，我不知道如何正確完成這項工作，對此的任何幫助將不勝感激。

數據框 1：

+------+------+---+---+---+
| S.No | A    | B | C | D |
+------+------+---+---+---+
| 1    | 0.25 | 2 | 1 | 5 |
+------+------+---+---+---+
| 2    | 1.1  | 4 | 2 | 5 |
+------+------+---+---+---+
| 3    | 1.5  | 6 | 3 | 5 |
+------+------+---+---+---+

數據框 2：

+------+------+---+---+---+
| S.No | A    | B | C | D |
+------+------+---+---+---+
| 4    | 0.32 | 3 | 4 | 5 |
+------+------+---+---+---+
| 5    | 1.45 | 5 | 5 | 5 |
+------+------+---+---+---+
| 6    | 1.9  | 7 | 6 | 5 |
+------+------+---+---+---+

數據框 3：

+------+------+---+---+---+
| S.No | A    | B | C | D |
+------+------+---+---+---+
| 7    | 0.5  | 3 | 4 | 5 |
+------+------+---+---+---+
| 8    | 1.49 | 5 | 5 | 5 |
+------+------+---+---+---+

Answer 1

讓我們做cumsum

d={x: y for x , y in df.groupby(df.A.between(0,1).cumsum())}

Answer 2

您首先確定值介於 0 和 1 between index 。這是通過between和index的組合完成的。 獲得索引后，您可以開始使用iloc方法拆分數據幀

#Identifies indices based on variable A
splitIndices = df.index[df.A.between(0,1)].tolist()


dfList = []

for i in range(len(splitIndices)-1):
    startIndex = splitIndices[i]
    endIndex = splitIndices[i+1]

    tempDf = df.iloc[startIndex : endIndex]

    #Appends the dataframe subset to the output list
    dfList.append(tempDf.copy())

Answer 3

根據您提供的解釋，您包含了一個條件，例如：

第一個數據幀應從 0.25 開始並以 1.5 結束

這意味着像0.32這樣的值應該包含在數據框中

使用該邏輯，您可以執行以下操作：

l=[.25,1.5,.32,1.9,.5,1.49]
r=[(a,b) for a,b in zip(l[::2],l[1::2])]
for i in r:
    r i in r:
    print(df[df['A'].between(*i,inclusive=True)].sort_values('A'))
    print("----------------------------------")

---

   S.No     A    B    C    D
0   1.0  0.25  2.0  1.0  5.0
3   4.0  0.32  3.0  4.0  5.0
6   7.0  0.50  3.0  4.0  5.0
1   2.0  1.10  4.0  2.0  5.0
4   5.0  1.45  5.0  5.0  5.0
7   8.0  1.49  5.0  5.0  5.0
2   3.0  1.50  6.0  3.0  5.0
----------------------------------
   S.No     A    B    C    D
3   4.0  0.32  3.0  4.0  5.0
6   7.0  0.50  3.0  4.0  5.0
1   2.0  1.10  4.0  2.0  5.0
4   5.0  1.45  5.0  5.0  5.0
7   8.0  1.49  5.0  5.0  5.0
2   3.0  1.50  6.0  3.0  5.0
5   6.0  1.90  7.0  6.0  5.0
----------------------------------
   S.No     A    B    C    D
6   7.0  0.50  3.0  4.0  5.0
1   2.0  1.10  4.0  2.0  5.0
4   5.0  1.45  5.0  5.0  5.0
7   8.0  1.49  5.0  5.0  5.0