Pandas split DataFrame per il valore di colonna

Question

I have DataFrame con colonna Sales.

Come posso dividerlo in 2 in base al valore Sales?

Prima DataFrame avranno dati con 'Sales' < s e secondo con 'Sales' >= s

Answer 1

È possibile utilizzare boolean indexing:

df = pd.DataFrame({'Sales':[10,20,30,40,50], 'A':[3,4,7,6,1]}) 
print (df) 
    A Sales 
0 3  10 
1 4  20 
2 7  30 
3 6  40 
4 1  50 

s = 30 

df1 = df[df['Sales'] >= s] 
print (df1) 
    A Sales 
2 7  30 
3 6  40 
4 1  50 

df2 = df[df['Sales'] < s] 
print (df2) 
    A Sales 
0 3  10 
1 4  20 

è anche possibile invertire mask da ~:

mask = df['Sales'] >= s 
df1 = df[mask] 
df2 = df[~mask] 
print (df1) 
    A Sales 
2 7  30 
3 6  40 
4 1  50 

print (df2) 
    A Sales 
0 3  10 
1 4  20 

---

print (mask) 
0 False 
1 False 
2  True 
3  True 
4  True 
Name: Sales, dtype: bool 

print (~mask) 
0  True 
1  True 
2 False 
3 False 
4 False 
Name: Sales, dtype: bool 

Answer 2

utilizza groupby si potrebbe dividere in due dataframes come

In [1047]: df1, df2 = [x for _, x in df.groupby(df['Sales'] < 30)] 

In [1048]: df1 
Out[1048]: 
    A Sales 
2 7  30 
3 6  40 
4 1  50 

In [1049]: df2 
Out[1049]: 
    A Sales 
0 3  10 
1 4  20