如何根据条件将数据框中的一列切成多个系列

Posted 2023-02-23

【中文标题】如何根据条件将数据框中的一列切成多个系列

【英文标题】：How can I slice one column in a dataframe to several series based on a condition

【发布时间】：2020-03-28 15:18:18

【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框：

       'A' diff('A')
    0   1    NaN
    1   2     1
    2   5     3
    3   2    -3
    4   4     2
    5   6     2
    6   1    -5
    7   7     6
    8   9     2

我想要得到的是这样的：

       'B'
    0   1
    1   2
    2   5

       'C'
    0   2
    1   4
    2   6

       'D'
    0   1
    1   7
    2   9

我想将'A' 列分割成几个新列；对原始列进行切片的条件是列diff('A') 上的值为负。我在想一个迭代器应该遍历数据框，每当它在diff('A') 中遇到负值时，它应该对列进行切片并将其传递给一个系列，然后继续直到它到达列的末尾。

有人有什么想法吗？

提前致谢！

【问题讨论】：

那么你想要一个以系列为例的列表吗？

这可能很有用，但不是我的中心思想；如果满足条件，我正在寻找一种将一列分成多个系列的方法。

【参考方案1】：

我相信你的想法行之有效，但使用 pandas 内置选择器会更有效：

decreased_value = df[df['diff'] < 0]['A'].reset_index(drop=True)

【讨论】：

我没有想到这个；谢谢！我能做的是收集所有'diff' 为负数的索引，然后根据这些索引对列进行切片。