python - 将 Pandas DataFrame 转换为 DataFrame 列表

Question

我有这样的数据:

1.00 1.00 1.00
3.23 4.23 0.33
1.23 0.13 3.44
4.55 12.3 14.1
2.00 2.00 2.00
1.21 1.11 1.11
3.55 5.44 5.22
4.11 1.00 4.00

它以 4 block 为单位出现。 block 的第一行是索引，其余是值。 block 总是有 4 行，但列数可以超过 3。

例如:

1.00 1.00 1.00 <- 1st chunk, the index = 1

3.23 4.23 0.33  <- values
1.23 0.13 3.44  <- values
4.55 12.3 14.1  <- values

我上面的例子只包含 2 个 block ，但实际上它可以包含更多。

我想做的是创建一个数据框字典，这样我就可以处理它们一 block 一 block 地。即从这个:

In [1]: import pandas as pd

In [2]:  df = pd.read_table("http://dpaste.com/29R0BSS.txt",header=None, sep = " ")

In [3]: df
Out[3]:
      0      1      2
0  1.00   1.00   1.00
1  3.23   4.23   0.33
2  1.23   0.13   3.44
3  4.55  12.30  14.10
4  2.00   2.00   2.00
5  1.21   1.11   1.11
6  3.55   5.44   5.22
7  4.11   1.00   4.00

进入数据框列表，这样我就可以做这样的事情(我手工做):

>> # Let's call new data frame  `nd`.
>> nd[1]
>>     0      1      2
0  3.23   4.23   0.33
1  1.23   0.13   3.44
2  4.55  12.30  14.10

Answer 1

有很多方法可以做到这一点；我倾向于使用 groupby，例如像

>>> grouped = df.groupby(np.arange(len(df)) // 4)
>>> d = {v.iloc[0][0]: v.iloc[1:].reset_index(drop=True) for k,v in grouped}
>>> for k,v in d.items():
...     print(k)
...     print(v)
...     
1.0
      0      1      2
0  3.23   4.23   0.33
1  1.23   0.13   3.44
2  4.55  12.30  14.10
2.0
      0     1     2
0  1.21  1.11  1.11
1  3.55  5.44  5.22
2  4.11  1.00  4.00