python - 当条件为真时，Pandas 将数据帧拆分为多个

Question

我有一个数据框，如下面的 df。我想为条件为真的每个数据 block 创建一个新的数据帧，以便返回 df_1、df_2....df_n。

|      df           |       |  df_1 |   | df_2  |
| Value | Condition |       | Value |   | Value |
|-------|-----------|       |-------|---|-------|
| 2     | True      |   |   | 2     |   | 0     |
| 5     | True      |   |   | 5     |   | 5     |
| 4     | True      |   |   | 4     |   |       |
| 4     | False     |   |   |       |   |       |
| 2     | False     |   |   |       |   |       |
| 0     | True      |   |   |       |   |       |
| 5     | True      |   |   |       |   |       |
| 7     | False     |   |   |       |   |       |
| 8     | False     |   |   |       |   |       |      
| 9     | False     |   |   |       |   |       |

我唯一的想法是遍历数据帧，返回每个真值 block 的开始和结束索引，然后创建新的数据帧，循环遍历返回的索引，为每个开始/结束对返回类似这样的内容:

newdf = df.iloc[start:end]

但这样做似乎效率不高。

Answer 1

这是另一种解决方案。注意 consecutive_groups食谱来自more_itertools图书馆。

from itertools import groupby
from operator import itemgetter

def consecutive_groups(iterable, ordering=lambda x: x):
    for k, g in groupby(enumerate(iterable), key=lambda x: x[0] - ordering(x[1])):
        yield map(itemgetter(1), g)

grps = consecutive_groups(df[df.Condition].index)

dfs = {i: df.iloc[list(j)] for i, j in enumerate(grps, 1)}

# {1:    Value Condition
# 0      2      True
# 1      5      True
# 2      4      True,
# 2:    Value Condition
# 5      0      True
# 6      5      True}