在Pandas中根据多列的值分割数据框架

在 Pandas 中，可以使用多个列的值对数据框进行分割。下面是分割数据框的完整攻略：

1. 导入 Pandas 库并读取数据

首先，需要导入 Pandas 库。可以使用以下代码执行此操作：

import pandas as pd

然后，需要读取数据。以下代码演示了如何读取名为 “data.csv” 的 CSV 文件，并将其存储在名为 “df” 的 Pandas 数据框中：

df = pd.read_csv("data.csv")

2. 确定用于分割数据框的列

在此示例中，假设需要使用两列进行分割。以下代码展示了如何选择这两列：

col_1 = "gender"
col_2 = "age_bin"

在这个示例中，第一列用于表示性别，第二列用于表示年龄范围。

3. 创建一个分割器对象

接下来，需要创建一个分割器对象。此对象用于指定如何将数据框拆分为多个部分。以下代码展示了如何创建一个分割器对象：

splitter = df.groupby([col_1, col_2])

这将按照指定的列（在此例中为“性别”和“年龄范围”）对数据框进行分组，创建一个分组器对象。

4. 分割数据框

现在可以使用分割器对象来拆分数据框。以下代码演示了如何执行此操作：

for group_name, group_data in splitter:
    print(group_name)
    print(group_data)
    print("-----------------------------")

这将迭代所有组，并对于每个组输出组名称和相应的数据。可以调整代码以实现所需的其它行为。

以下是一个完整的示例：

import pandas as pd

# 1. 读取数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 2. 确定用于分割数据框的列
col_1 = "gender"
col_2 = "age_bin"

# 3. 创建一个分割器对象
splitter = df.groupby([col_1, col_2])

# 4. 分割数据框
for group_name, group_data in splitter:
    print(group_name)
    print(group_data)
    print("-----------------------------")

如果数据框的列名与示例中的列名不同，请相应地更改代码。