找到特定字符串时打破数据框并从同一字符串创建多个数据框答案

【问题标题】：Breaking the dataframe when particular string is found and creating multiple dataframes from the same找到特定字符串时打破数据框并从同一字符串创建多个数据框
【发布时间】：2023-01-12 19:33:23
【问题描述】：

我拥有的数据格式如下：

col_1         col_2                            col_3

NaN            NaN                              NaN
Date         21-04-2022                         NaN
Id            Name                            status
01            A11                              Pass
02            A22                              F_1
03            A33                              P_2
SUMMARY    'Total :$20  Approved $ 10'         NaN
NaN            NaN                             NaN
Date         22-04-2022                        NaN
Id            Name                           status
04            A12                              P_2
05            A23                              F_1
06            A34                              P_2
SUMMARY    'Total :$30  Approved $ 20'         NaN

预期输出： df_1 -

Id            Name                            status
01            A11                              Pass
02            A22                              F_1
03            A33                              P_2
SUMMARY    'Total :$20  Approved $ 10'         NaN

df_2 -

Id            Name                           status
04            A12                              P_2
05            A23                              F_1
06            A34                              P_2
SUMMARY    'Total :$30  Approved $ 20'         NaN

以上只是示例数据。我拥有的实际列数约为 24K。因此将创建许多 df 如何接近它..？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

您可以创建一个辅助的布尔值列，并使用它来将数据框分成更小的部分：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col_1': [1,2,'Id',3,4,5,'SUMMARY',1,2,'Id',3,4,5,'SUMMARY']})

mask = df['col_1'].eq('Id') | df['col_1'].eq('SUMMARY').shift()
df['group_id'] = mask.cumsum()
dfs = list()
for group_id in df['group_id'].unique():
    if group_id % 2 != 0:
        dfs.append(df[df['group_id'].eq(group_id)])

print(dfs[0])
print(dfs[1])

【讨论】：