Python的pandas库进行表格分割

表格是数据展示的一种常用形式，但在某些情况下，一张表格过于复杂，难以阅读和理解。这时候可以使用表格分割技术，将一个大表格分割成多个小表格，使得数据更加清晰易懂。

垂直分割

垂直分割是指将一个大表格按照列进行分割，得到若干个小表格。这种分割方式适用于一张表格中含有多个不同类别的数据，例如以下表格：

如果想要查看商品的价格和库存信息，可以使用垂直分割将其拆分成两个小表格：

可以使用Python的pandas库进行表格分割。下面的代码演示了如何使用pandas读取上述表格、进行垂直分割并打印结果：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')  # 读取表格数据
price_df = df[['名称', '价格']]  # 按照列选择需要的数据
stock_df = df[['名称', '库存']]

print(price_df)
print(stock_df)

水平分割

水平分割是指将一个大表格按照行进行分割，得到若干个小表格。这种分割方式适用于一张表格中含有多个相似数据，例如以下表格：

如果想要查看商品的第一次购买和第二次购买信息，可以使用水平分割将其拆分成两个小表格：

使用Python的pandas库进行表格分割。下面的代码演示了如何使用pandas读取上述表格、进行水平分割并打印结果：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')  # 读取表格数据
first_df = df.iloc[:, :4]  # 按照行选择需要的数据
second_df = df.iloc[:, 4:]

print(first_df)
print(second_df)

复合分割

复合分割是指将一个大表格按照列和行进行复合分割，得到多个小表格。这种分割方式适用于一张表格中含有多个不同类别、相似数据，例如以下表格：

如果想要查看水果类别和电子产品类别的第一次购买信息，可以使用复合分割将其拆分成两个小表格：

使用Python的pandas库进行表格分割。下面的代码演示了如何使用pandas读取上述表格、进行复合分割并打印结果：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')  # 读取表格数据
fruit_df = df.iloc[:2, :]  # 注意iloc的用法，这里选择前两行
fruit_first_df = fruit_df.iloc[:, :4]
fruit_second_df = fruit_df.iloc[:, 4:]

elec_df = df.iloc[2:, :]
elec_first_df = elec_df.iloc[:, :4]
elec_second_df = elec_df.iloc[:, 4:]

print(fruit_first_df)
print(fruit_second_df)
print(elec_first_df)
print(elec_second_df)

表格分割技术可以帮助我们更加清晰地查看和理解复杂的数据，提高我们的数据处理效率。在实际应用中，我们还可以对拆分后的小表格进行更多的分析和处理，以得到更有意义的结果。