基于行索引在两个不相交的子帧中分割数据帧

Question

如何分割数据框

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？

我专门在寻找类似的方法

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Index.isin一起用作第二个boolean indexing：

boolean indexing

或DataFrame与

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

一起通过标签选择：

Index.difference