按marks列阈值条件拆分DataFrame生成及格、不及格两个新DataFrame

你可以直接用Pandas的布尔索引实现需求，仅需要一次条件判断就能拆分出两个子DataFrame，操作非常简洁：

完整示例代码 #

import pandas as pd

# 构造你的原始DataFrame（如果已经有df可以跳过这步）
df = pd.DataFrame({
    'a': [1, 2, 3, 4],
    'b': [2, 3, 6, 5],
    'marks': [25.0, 96.2, 87.0, 32.2]
})

# 定义及格的判断条件
pass_mask = df['marks'] > 70.0
# 筛选及格行
df_pass = df[pass_mask]
# 筛选不及格行（~是按位取反运算符，代表不符合及格条件的行）
df_fail = df[~pass_mask]

可选补充 #

如果你不需要保留原始DataFrame的行索引，想要新生成的df_pass、df_fail的索引从0开始排序，可以在筛选后加reset_index(drop=True)：

df_pass = df[pass_mask].reset_index(drop=True)
df_fail = df[~pass_mask].reset_index(drop=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user14784453