python-2.7 – Pandas：基于空行拆分数据框

我有以下数据框架.

id       A        B        C   
1      34353    917998     x        
2      34973    980340     x      
3      87365    498097     x      
4      98309    486547     x      
5      87699    475132         
6      52734    4298894         
7      8749267  4918066    x    
8      89872    18103         
9      589892   4818086    y    
10     765      4063       y 
11     32369    418165     y
12     206      2918137    
13     554      3918072    
14     1029     1918051    x
15     2349243  4918064

对于每组空行,例如5,6我想创建一个新的数据框.需要生成多个数据帧.如下所示：

id      A        B
5      87699    475132         
6      52734    4298894

id      A        B
8      89872    18103      

id      A        B
12     206      2918137    
13     554      3918072          

id      A        B
15     2349243  4918064          

解决方法

isnull = df.C.isnull()
partitions = (isnull != isnull.shift()).cumsum()

gb = df[isnull].groupby(partitions)

此时,我们已经完成了为df中每个连续NaN组创建单独数据帧的目标.对于gb.groups中的每个键,可以通过gb.get_group()方法访问它们

为了验证,我们将连接显示.

keys = gb.groups.keys()
dfs = pd.concat([gb.get_group(g) for g in keys],keys=keys)
dfs

设置为df

我使用了@Alberto Garcia-Raboso的读者

import io
import pandas as pd

# Create your sample dataframe
data = io.StringIO("""
id       A        B        C   
1      34353    917998     x        
2      34973    980340     x      
3      87365    498097     x      
4      98309    486547     x      
5      87699    475132         
6      52734    4298894         
7      8749267  4918066    x    
8      89872    18103         
9      589892   4818086    y    
10     765      4063       y 
11     32369    418165     y
12     206      2918137    
13     554      3918072    
14     1029     1918051    x
15     2349243  4918064
""")
df = pd.read_csv(data,delim_whitespace=True)

（编辑：甘南站长网）

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