按行拆分数据帧并在python中生成数据帧列表答案

【问题标题】：Split dataframe by rows and generate list of dataframes in python按行拆分数据帧并在python中生成数据帧列表
【发布时间】：2020-02-01 14:07:34
【问题描述】：

我有一个数据框：

data = {'Timestep'      : [0,1,2,0,1,2,3,0,1],
        'Price'           : [5,7,3,5,7,10,8,4,8],
        'Time Remaining' : [10.0,10.0,10.0,15.0,15.0,15.0,15.0,12.0,12.0]}
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Timestep','Price','Time Remaining'])

我想将数据帧转换为包含多个数据帧的列表，其中每个时间步长序列 (0-2,0-3,0-1) 是一个数据帧。此外，我希望时间步长成为每个数据集中的索引。最后应该是这样的：

我有一个包含数千行和不规则序列的数据框，所以我想我必须遍历这些行。

有谁知道我该如何解决这个问题？

【问题讨论】：

标签： python pandas list dataframe

【解决方案1】：

据我了解 - 每当您的 Timestep 达到 0 时，您都需要一个新的 DataFrame -

这个你可以试试

#This will give you the location of all zeros [0, 3, 7]
zero_indices = list(df.loc[df.Timestep == 0].index)
#We append the number of rows to this to get the last dataframe [0, 3, 7, 9]
zero_indices.append(len(df))
#Then we get the ranges - tuples of consecutive entries in the above list [(0, 3), (3, 7), (7, 9)]
zero_ranges = [(zero_indices[i], zero_indices[i+1]) for i in range(len(zero_indices) - 1)]
#And then we extract the dataframes into a list
list_of_dfs = [df.loc[x[0]:x[1] - 1].copy(deep=True) for x in zero_ranges]

【讨论】：

你好 Mortz，你会改变什么以便将时间步长作为索引而不是常规索引，如上图所示？
抱歉，我看不到图片——（企业访问限制）——但可能是df.set_index("Timestep", inplace=True)
我已经试过了，但我似乎没有找到确切的位置，因为我们需要它来处理所有变量。您会将df.set_index("Timestep", inplace=True) 放在代码的什么位置？
您可能应该编辑您的问题或询问一个新问题来更改索引 - 仅基于我的评论有点难以理解，其他人会错过这个问题，因为它在厘米

【解决方案2】：

目前在移动设备上无法测试，但您可以通过以下方式完成：

current_sequence_index = -1
sequences = []
for __, row in data.iterrows():
    if row.Timestep == 0:
        sequences.append(pd.DataFrame())
        current_sequence_index += 1

    sequences[current_sequence_index].append(row, ignore_index=True)

本质上，这会遍历您的数据并在 Timestep 为 0 时生成一个新的 DataFrame。此解决方案有一些假设： 1. Timestep的开始总是0。 2. 时间步长总是连续的。

【讨论】：