將Pandas DataFrame轉換為DataFrames列表

Question

我有看起來像這樣的數據：

1.00 1.00 1.00
3.23 4.23 0.33
1.23 0.13 3.44
4.55 12.3 14.1
2.00 2.00 2.00
1.21 1.11 1.11
3.55 5.44 5.22
4.11 1.00 4.00

它以4的塊進來。該塊的第一行是索引，其余的是值。 塊總是排成4行，但列數可以大於3。

例如：

1.00 1.00 1.00 <- 1st chunk, the index = 1

3.23 4.23 0.33  <- values
1.23 0.13 3.44  <- values
4.55 12.3 14.1  <- values

我上面的示例僅包含2個塊，但實際上可以包含更多塊。

我想要做的是創建一個數據幀字典，以便可以逐塊處理它們。 即從此：

In [1]: import pandas as pd

In [2]:  df = pd.read_table("http://dpaste.com/29R0BSS.txt",header=None, sep = " ")

In [3]: df
Out[3]:
      0      1      2
0  1.00   1.00   1.00
1  3.23   4.23   0.33
2  1.23   0.13   3.44
3  4.55  12.30  14.10
4  2.00   2.00   2.00
5  1.21   1.11   1.11
6  3.55   5.44   5.22
7  4.11   1.00   4.00

進入數據幀列表，以便我可以執行以下操作（我可以手動執行此操作）：

>> # Let's call new data frame  `nd`.
>> nd[1]
>>     0      1      2
0  3.23   4.23   0.33
1  1.23   0.13   3.44
2  4.55  12.30  14.10

Answer 1

有很多方法可以做到這一點。 我傾向於使用groupby ，例如

>>> grouped = df.groupby(np.arange(len(df)) // 4)
>>> d = {v.iloc[0][0]: v.iloc[1:].reset_index(drop=True) for k,v in grouped}
>>> for k,v in d.items():
...     print(k)
...     print(v)
...     
1.0
      0      1      2
0  3.23   4.23   0.33
1  1.23   0.13   3.44
2  4.55  12.30  14.10
2.0
      0     1     2
0  1.21  1.11  1.11
1  3.55  5.44  5.22
2  4.11  1.00  4.00