根据列中的值在熊猫中创建两个数据框

由 发布于

给定以下数据

df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], "b": [4, 5, 9, 5, 6, 4, 0]})
df["split_by"] = df["b"].eq(9)

看起来像

a  b  split_by
0  1  4     False
1  2  5     False
2  3  9      True
3  4  5     False
4  5  6     False
5  6  4     False
6  7  0     False

我想创建两个数据框，如下所示：

   a  b  split_by
0  1  4     False
1  2  5     False

和

   a  b  split_by
2  3  9      True
3  4  5     False
4  5  6     False
5  6  4     False
6  7  0     False

Clearly this is based on the value in column split_by, but I'm not sure how to subset using this.

我的方法是：

split_1 = df.index < df[df["split_by"].eq(True)].index.to_list()[0]
split_2 = ~df.index.isin(split_1)

df1 = df[split_1]
df2 = df[split_2]