如何根据列的特定值将数据分解为各个部分？

Question

我有一个pandas数据矩阵，如下所示：

  Store Sales   year  month day
0   1   5263    2015    7   31
1   1   5020    2015    7   30
2   1   4782    2015    7   29
3   2   5011    2015    8   28
4   2   6102    2015    9   27
[986159 rows x 5 columns]

我需要将数据除以值为8和9的月份，然后将其余的训练数据放在另一个集合中。

我可以这样做，但不管用：

# Dataframe with 8 and 9 months
train_X1 = train[train['month'] == 9 or train['month'] == 8]
# The rest of the data
train_X2 = train[train['month'] != 9 or train['month'] != 8]

我可以这样做，但这只会让我在8个月和9个月的时间里得到一部分数据，但其余的数据不会被捕获：

train8 = train[train['month'] == 8]
train9 = train[train['month'] == 9]
train89 = train8 + train9

如何将dataframe 拆分成两个部分，其中一个部分具有特定的值，而不对其进行两次拆分？(可能与dataframe.query()或pandas.train_test_split()?)

Answer 1

操作的语法不正确，请用以下方式替换上面的拆分。您还需要将每个谓词包装在父类中，并使用“AC.26”(或)和“&”(和)。这将执行适当的拆分。

train_X1 = train[(train['month'] == 9) | (train['month'] == 8)]
train_X2 = train[(train['month'] != 9) & (train['month'] != 8)]