pandas 数据拆分

在使用pandas进行数据拆分时，你可以使用`.head(n)`函数来获取前n条数据的信息，使用`.shape`属性可以得到数据的行数和列数，使用`.columns`属性可以获取列名。例如，你可以按照以下步骤拆分数据：

1. 导入所需的库和模块：

   import pandas as pd

2. 读取数据文件：

   df = pd.read_csv("data.csv")

3. 使用`.head(n)`函数获取前n条数据的信息：

   df_3_row = df.head(3)

4. 使用`.shape`属性获取数据的行数和列数：

   print("df.shape:{}".format(df.shape))

5. 使用`.columns`属性获取列名：

   print("df.columns:\n{}".format(df.columns))

通过以上步骤，你可以在pandas中进行数据拆分操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python高级-21.pandas - 数据拆分](https://blog.csdn.net/weixin_47440383/article/details/108165341)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python 玩转数据 14 - Pandas 数据处理 查询，过滤，拆分数据 subset filter](https://blog.csdn.net/wumingxiaoyao/article/details/122232280)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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