Pandas中partition( ) 方法如何使用

Pandas 中的 partition() 方法是一种数据分割方法，用于将数据集按指定的条件分割成多个子集。它可以用来将数据集按照特定的条件分割成训练集和测试集，从而用于机器学习模型的构建和验证。 partition() 方法的语法如下：

DataFrame.partition(self, func, axis=0, sort=True, kind='quicksort', order=None, na_position='last', inplace=False, ignore_index=False, key=None)

其中，func 是一个函数，用于指定分割的条件；axis 是指定分割的轴，0 表示按列分割，1 表示按行分割；sort 是指定是否对分割的结果进行排序，默认为 True；kind 是指定排序的算法，默认为 quicksort；order 是指定排序的顺序，1 为升序，-1 为降序；na_position 是指定空值处理的方式，默认为 last；inplace 是指定是否在原 DataFrame 上进行操作，默认为 False；ignore_index 是指定是否忽略原 DataFrame 的索引，默认为 False；key 是指定分割的键，如果指定，则以该键为分割依据。

下面是一个使用 partition() 方法的示例：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10], 'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 以 A 列的值是否大于 3 为依据，将 df 分割成两个子集 # 将大于 3 的分到一个子集，小于或等于 3 的分到另一个子集 df_1, df_2 = df.partition(lambda x: x['A'] > 3, axis=0)

print(df_1) A B C 0 1 6 11 1 2 7 12 2 3 8 13

print(df_2) A B C 3 4 9 14 4 5 10 15

可以看到，df_1 是以 A 列的值大于 3 为依据，将 df 分割成的第一个子集，df_2 是以 A 列的值小于或等于 3 为依据，将 df 分割成的第二个子集。

除了以上的示例，partition() 方法也可以用于其他的数据分割，比如将数据集按照某一列的值进行分组，或者按照某一列的值是否在某个范围内进行分组等。

总之，Pandas 中的 partition() 方法是一种数据分割方法，可以用来将数据集按照指定的条件分割成多个子集，从而用于机器学习模型的构建和验证。