Python 3.x 基于列标题的python分组依据

我的csv文件有744行186列，格式如下：

 Label   1          1         0         0         1
 TaxID   P_ERR161   P_ERR162  P_ERR163  P_ERR164  P_ERR165 
 333046  0.05       0         22.33     0.06      7.32
 1049    0.03       0         0.04      0.01      0.02
 337090  0.01       0         9.79      45.88     3.99   
 288681  3.6        0         1.03      251.01    8.11

我需要根据标签0和1将行值分组到两个单独的数据帧中。我看过其他帖子，但找不到解决问题的方法。我需要这个来做统计分析，比如t检验，wilcoxon秩和检验

我试过这个：

df = pd.read_csv('final_out_transposed.csv')
case = df.where(df.Label == 1).dropna()['SRA ID']
ctrl = df.where(df.Label == 2).dropna()['SRA ID']

但这对我没有帮助。任何帮助都会非常有用

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提前谢谢

我想您需要

csv

中第二行和第三行的

多索引
的参数
标题
，然后通过以下方式查看LCT：

你能提供一份报告吗？具体来说，如果您可以打印
df.head（5）
，这将非常有用。这样我们就可以很容易地测试我们作为答案提供的代码。@jp_data_analysis当然我会编辑这个问题。所以你想要两个数据帧，一个只有0列，一个只有1列，对吗？这通常称为“切片”，而不是“分组”——这是为我们根据字段/条件聚合数据时保留的。我认为您需要的是一个多索引：请参阅。@jp_data_analysis yes两个不同的数据帧，一个是列标题0，另一个是列标题1。很抱歉，我对python不太熟悉，因此它不是很好。@jezreal我如何才能为以下内容获取186行：
MultiIndex（levels=['0'，'1'，'1'，'P_ERR161'，'P_ERR162'，'P_ERR163'，'P_ERR164'，'P_ERR165']]标签=[[1,1,0,0,1]，[0,1,2,3,4]，
您的数据是机密的吗？@jezreal不，不，非常感谢您的帮助。：）我将检查它对meHi的工作原理，实际上问题是Pandas DataFrame的
xs
方法创建的对象看起来像二维数组。当传递到
ttest\u ind
时，必须将其展平，使其看起来像一维数组。熊猫对象的
values
属性提供一个numpy数组，而
ravel（）
方法将数组展平为一维。
df  = pd.read_csv('final_out_transposed.csv', header=[1,2], index_col=[0])
#print (df.head())


case = df.xs('0', axis=1, level=0).dropna()
#print (case.head())

ctrl = df.xs('1', axis=1, level=0).dropna()
#print (ctrl.head())