根据值范围将数据框拆分为较小的数据框

Question

我有以下数据框：

     x     text     
1    500   aa
2    550   bb
3    700   cc
4    750   dd 

我的目标是，如果x值相距100点以上，请分割此df。

是否有熊猫函数可让您根据值的范围进行拆分？

这是我想要的输出：

df_1：

    x     text  
0   500   aa
1   550   bb

df_2：

    x     text  
0   700   cc
1   750   dd

Answer 1

我相信您需要通过助手Series将groupby对象转换为元组和字典：

d = dict(tuple(df.groupby(df['x'].diff().gt(100).cumsum())))
print (d)
{0:      x text
1  500   aa
2  550   bb, 1:      x text
3  700   cc
4  750   dd}

详细信息：

首先通过Series.diff得到差异，通过Series.gt进行比较以获得更大的结果，然后通过Series.cumsum创建连续的组：

print (df['x'].diff().gt(100).cumsum())
1    0
2    0
3    1
4    1
Name: x, dtype: int32

Answer 2

使用shift（1）新建一列，然后用这些列的值之间的差分隔