我有這樣的數據幀的熊貓：提取子DataFrames
NaN
1
NaN
452
1175
12
NaN
NaN
NaN
145
125
NaN
1259
2178
2514
1
在另一方面，我有這等數據框：
1
2
3
4
5
6
我想第一個進入型動物中分離像這樣的子數據幀：
DataFrame 1:
1
DataFrame 2:
452
1175
12
DataFrame 3:
DataFrame 4:
DataFrame 5:
145
125
DataFrame 6:
1259
2178
2514
1
我該怎麼做，沒有循環？
更新：感謝@piRSquared指出上述解決方案不適用於具有非數字索引的DF/Series。下面是更通用的解決方案：
dfs = [x.dropna()
for x in np.split(df, np.arange(len(df))[df['column'].isnull().values])]
OLD答案：
IIUC你可以做這樣的事情：
來源DF：
In [40]: df
Out[40]:
column
0 NaN
1 1.0
2 NaN
3 452.0
4 1175.0
5 12.0
6 NaN
7 NaN
8 NaN
9 145.0
10 125.0
11 NaN
12 1259.0
13 2178.0
14 2514.0
15 1.0
解決方案：
In [31]: dfs = [x.dropna()
for x in np.split(df, df.index[df['column'].isnull()].values+1)]
In [32]: dfs[0]
Out[32]:
Empty DataFrame
Columns: [column]
Index: []
In [33]: dfs[1]
Out[33]:
column
1 1.0
In [34]: dfs[2]
Out[34]:
column
3 452.0
4 1175.0
5 12.0
In [35]: dfs[3]
Out[35]:
Empty DataFrame
Columns: [column]
Index: []
In [36]: dfs[4]
Out[36]:
Empty DataFrame
Columns: [column]
Index: []
In [37]: dfs[4]
Out[37]:
Empty DataFrame
Columns: [column]
Index: []
In [38]: dfs[5]
Out[38]:
column
9 145.0
10 125.0
In [39]: dfs[6]
Out[39]:
column
12 1259.0
13 2178.0
14 2514.0
15 1.0
我得到這個錯誤：AttributeError：'DataFrame'對象沒有'dtype'屬性 – Ralk
我必須記得使用'np.split'。此外，這依賴於像'np.arange（len（df））' – piRSquared
這樣的索引。我是否必須將Panda的DataFrame轉換爲numpy？ – Ralk
w = np.append(np.where(np.isnan(df.iloc[:, 0].values))[0], len(df))
splits = {'DataFrame{}'.format(c): df.iloc[i+1:j]
for c, (i, j) in enumerate(zip(w, w[1:]))}
打印出來splits證明
for k, v in splits.items():
print(k)
print(v)
print()
DataFrame0
0
1 1.0
DataFrame1
0
3 452.0
4 1175.0
5 12.0
DataFrame2
Empty DataFrame
Columns: [0]
Index: []
DataFrame3
Empty DataFrame
Columns: [0]
Index: []
DataFrame4
0
9 145.0
10 125.0
DataFrame5
0
12 1259.0
13 2178.0
14 2514.0
15 1.0
輸入的輸出如何映射這不是真的我清楚。 –
特別是*其他數據幀*讓我困惑。也許有一個'5'缺失？ – zinjaai
每次我在第一個數據框中找到一個NaN值，並使用我發現的所有值構建它直到下一個NaN時，我必須創建一個子數據框。 – Ralk