接下来我会为你详细讲解“python使用pandas实现数据分割实例代码”的完整攻略，并且提供两个示例说明。以下是攻略的详细过程：
第一步：导入pandas库
在使用pandas库对数据进行分割的过程中，首先需要导入pandas库。以下是导入pandas库的代码：
import pandas as pd
第二步：读取数据
在分割数据之前，我们需要先读取需要进行分割的数据。以下是读取数据的代码：
data = pd.read_csv('data.csv')
第三步：分割数据
pandas库提供了许多方法来对数据进行分割，其中最常用的是groupby()方法。该方法可以根据指定的列对数据进行分组操作。例如，以下代码将根据”Country”这一列对数据进行分组：
grouped_data = data.groupby('Country')
grouped_data变量将得到一个DataFrameGroupBy对象，可以进一步对其进行操作。
第四步：对分割后的数据进行统计计算
分割数据后，我们可以对每个分组单独进行统计计算。例如，以下代码使用mean()函数计算每个国家的平均人口数：
grouped_data['Population'].mean()
mean()函数将返回每个国家的平均人口数。
示例1：根据年份分割数据
以下示例将根据年份对数据进行分割，并统计每个年份的平均气温。
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('temperature.csv')
# 根据year列进行分组
grouped_data = df.groupby('year')
# 计算每个年份的平均温度
mean_temp = grouped_data['temperature'].mean()
print(mean_temp)
示例2：根据性别分割数据
以下示例将根据性别对数据进行分割，并统计每个性别的平均身高和体重。
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('height_weight.csv')
# 根据sex列进行分组
grouped_data = df.groupby('sex')
# 计算每个分组的平均身高和体重
mean_data = grouped_data[['height', 'weight']].mean()
print(mean_data)
以上就是使用pandas库对数据进行分割的完整攻略，包含了导入pandas库、读取数据、分割数据和统计计算数据等步骤，并提供了两个示例说明，希望能够帮助到你。