根据行索引将数据帧拆分为两个不相交的子帧

Question

如何拆分数据框

import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame({'first':np.random.rand(4),'second':np.random.rand(4)},index=['foo','bar','baz','bat'])
print(df)
        first    second
foo  0.548814  0.423655
bar  0.715189  0.645894
baz  0.602763  0.437587
bat  0.544883  0.891773

进入以下两个不相交的数据帧

        first    second
foo  0.548814  0.423655
bar  0.715189  0.645894

     first    second
baz  0.602763  0.437587
bat  0.544883  0.891773

通过使用第一个数据帧的索引？

我正在寻找一种类似的方法

subDf1,subDf2 = pd.split(df,['foo','bar'])

其中

print(subDf1)
   first    second
foo  0.548814  0.423655
bar  0.715189  0.645894

和

print(subDf2 )
  first    second
baz  0.602763  0.437587
bat  0.544883  0.891773

Answer 1

我相信您可以将Index.isin与boolean indexing一起用于第二DataFrame：

idx = ['foo','bar']

print (df.loc[idx])
        first    second
foo  0.548814  0.423655
bar  0.715189  0.645894

print (df[~df.index.isin(idx)])
        first    second
baz  0.602763  0.437587
bat  0.544883  0.891773

或将Index.difference与DataFrame.loc进行标签选择：

print (df.loc[df.index.difference(idx)])
        first    second
bat  0.544883  0.891773
baz  0.602763  0.437587