我有一个大型时间序列数据框。我想编写一个函数，将这个大数据帧任意分割成 N 个连续的子周期作为新数据帧，以便可以轻松地对每个较小的数据帧进行分析。
我有这行代码，可以将大数据帧分割成均匀的子周期。我需要一个函数来输出这些分割的数据帧。
np.array_split(df, n) #n = arbitrary amount of new dataframes
我希望每个新的数据帧都被标记为 1,2,3,4 等，用于它代表的每个子周期。因此返回 N 个数据帧，这些数据帧均根据初始大数据帧的时间性质进行标记。
df before the function applied
1 43.91 -0.041619
2 43.39 0.011913
3 45.56 -0.048801
4 45.43 0.002857
5 45.33 0.002204
6 45.68 -0.007692
7 46.37 -0.014992
8 48.04 -0.035381
9 48.38 -0.007053
3 new df's after function split applied
df1
1 43.91 -0.041619
2 43.39 0.011913
3 45.56 -0.048801
df2
4 45.43 0.002857
5 45.33 0.002204
6 45.68 -0.007692
df3
7 46.37 …