如何根据列值拆分DataFrame？按BDA是否为空拆分raw示例

嘿，这个需求在pandas里处理起来超简单的，核心就是用布尔索引来拆分数据。我给你两种常用的实现方式，你挑顺手的来：

这种方法最直观，直接通过列的notna()和isna()方法生成筛选条件：

• 生成df1（存储BDA列不为空的所有行）：

  df1 = raw[raw['BDA'].notna()]
  

• 生成df2（存储BDA列为空的所有行）：

  df2 = raw[raw['BDA'].isna()]
  

如果你偏爱更简洁的代码风格，可以用query()方法来写筛选条件：

• 生成df1：

  df1 = raw.query('BDA.notna()')
  

• 生成df2：

  df2 = raw.query('BDA.isna()')
  

额外提示：避免修改时的警告 #

默认情况下，新生成的DataFrame是原始数据的视图，如果之后你需要修改df1或df2的数据，建议在筛选后加上.copy()，这样能避免SettingWithCopyWarning警告：

df1 = raw[raw['BDA'].notna()].copy()
df2 = raw[raw['BDA'].isna()].copy()

不管用哪种方法，都会完整保留原始raw里的所有行，只是把它们分别分到两个独立的DataFrame中~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ekim420