如何根据行的索引将熊猫数据框分成组答案

【问题标题】：How to split pandas dataframe into groups based on index of rows如何根据行的索引将熊猫数据框分成组
【发布时间】：2015-10-07 14:25:13
【问题描述】：

我有一个数据框，如果下一行的索引大于 1 加上前一个索引（例如，如果它从索引 73 到 75 或更高），我想将它们拆分为单独的数据框。我怎样才能做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe pandas-groupby

【解决方案1】：

这可以使用通常的 compare-cumsum-groupby 模式的变体来完成，仅应用于索引而不是列。（至少在索引正常的情况下。）例如：

>>> df = pd.DataFrame({"A": list("abcde")}, index=[1,2,4,5,8])
>>> df
   A
1  a
2  b
4  c
5  d
8  e
>>> grouped = df.groupby((df.index.to_series().diff() > 1).cumsum())
>>> for group_id, group in grouped:
...     print("group id:", group_id)
...     print(group)
...     print()
...     
group id: 0
   A
1  a
2  b

group id: 1
   A
4  c
5  d

group id: 2
   A
8  e

您可以直接使用frames = [g for k,g in grouped] 或其他方式获取框架。

这是可行的，因为我们可以使用diff 来比较索引中的跳跃（在转换为系列之后），然后如果我们对差值大于 1 的一些布尔值进行累积，我们会得到一个增长每个组的索引：

>>> df.index.to_series().diff()
1   NaN
2     1
4     2
5     1
8     3
dtype: float64
>>> df.index.to_series().diff() > 1
1    False
2    False
4     True
5    False
8     True
dtype: bool
>>> (df.index.to_series().diff() > 1).cumsum()
1    0
2    0
4    1
5    1
8    2
dtype: int64

【讨论】：