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Pandas Split Dataframe into two Dataframes at a specific column

I have pandas DataFrame which I have composed from concat. One row consists of 96 values, I would like to split the DataFrame from the value 72. So that the first 72 values of a row are stored in Dataframe1, and the next 24 values of a row in Dataframe2. I create my DF as follows: temps = DataFrame(myData) datasX = concat( [temps.shift(72), temps.shift(71), temps.shift(70), temps.shift(69), temps.shift(68), temps.shift(67), temps.shift(66), temps.shift(65), temps.shift(64), temps.shift(63), temps.shift(62), temps.shift(61), temps.shift(60), temps.shift(59), temps.shift(58), temps.shift(57), temps.shift(56), temps.shift(55), temps.shift(54), temps.shift(53), temps.shift(52), temps.shift(51), temps.shift(50), temps.shift(49), temps.shift(48), temps.shift(47), temps.shift(46), temps.shift(45), temps.shift(44), temps.shift(43), temps.shift(42), temps.shift(41), temps.shift(40), temps.shift(39), temps.shift(38), temps.shift(37), temps.shift(36), temps.shift(35), temps.shift(34), temps.shift(33), temps.shift(32), temps.shift(31), temps.shift(30), temps.shift(29), temps.shift(28), temps.shift(27), temps.shift(26), temps.shift(25), temps.shift(24), temps.shift(23), temps.shift(22), temps.shift(21), temps.shift(20), temps.shift(19), temps.shift(18), temps.shift(17), temps.shift(16), temps.shift(15), temps.shift(14), temps.shift(13), temps.shift(12), temps.shift(11), temps.shift(10), temps.shift(9), temps.shift(8), temps.shift(7), temps.shift(6), temps.shift(5), temps.shift(4), temps.shift(3), temps.shift(2), temps.shift(1), temps, temps.shift(-1), temps.shift(-2), temps.shift(-3), temps.shift(-4), temps.shift(-5), temps.shift(-6), temps.shift(-7), temps.shift(-8), temps.shift(-9), temps.shift(-10), temps.shift(-11), temps.shift(-12), temps.shift(-13), temps.shift(-14), temps.shift(-15), temps.shift(-16), temps.shift(-17), temps.shift(-18), temps.shift(-19), temps.shift(-20), temps.shift(-21), temps.shift(-22), temps.shift(-23)], axis=1) Question is: How can split them? :)
iloc df1 = datasX.iloc[:, :72] df2 = datasX.iloc[:, 72:] (iloc docs)