假设这df是一个pandas数据框。我想根据一些标准将它分成两个数据框。我发现这样做的最好方法是
df0, df1 = [v for _, v in df.groupby(df['class'] != 'special')]
在上面的示例中，标准是groupby方法的参数。结果由字段具有值df0的子数据帧组成，基本上是 的补码。（不幸的是，使用这种结构，首先返回由不符合标准的项目组成的子数据框，这不直观。）class'special'df1df0
上面的结构有一个缺点，它不是特别可读，当然不像，例如，一些假设的splitby方法，如
df0, df1 = df.splitby(df['class'] == 'special')
由于像这样拆分数据框是我经常需要做的事情，我认为可能有一个内置函数，或者可能是一个既定的习惯用法，可以做到这一点。如果是这样，请告诉我。