熊猫获得连续的行

Question

我想将 Pandas 中的数据帧拆分为多个数据帧。

我的数据框有一个名为“C”的列，其中一些行包含 0。我希望做的是使用带有 0 的行作为分隔符，因此我在列“C”中获得带有值的连续行。我不认为 groupby 是要走的路，因为它需要具有相同值的行，这并不是我想要实现的目标，除非我将它与 .diff() 一起使用？我不知道。我觉得我现在已经尝试了很多东西，但是 Python 和 Pandas 不是我最强的语言，所以我不确定可能性是什么。

然而，我设法使用我自己的 for 循环和 if 语句手动遍历所有帧的逻辑使其工作，但这是一个缓慢的过程，我希望改进它。

前：

一种	C
1	4
2	5
3	0
4	5
5	4
6	5

后：

一种	C
1	4
2	5

一种	C
4	5
5	4
6	5

如果不清楚，我正在使用 Python，任何帮助表示赞赏。非常感谢。

Answer 1

您可以创建数据帧列表：

#compare for equal 0
m = df['C'].eq(0)
#filter out 0 rows and grouping by cumulative sum of mask
dfs = [x for _, x in df[~m].groupby(m.cumsum())]
print (dfs)
[   A  C
0  1  4
1  2  5,    A  C
3  4  5
4  5  4
5  6  5]

print (dfs[1])
   A  C
3  4  5
4  5  4
5  6  5