在空行处将 Pandas DataFrame 分割

Question

在空行处将 Pandas DataFrame 分割

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我有一个大型数据框，需要按空行拆分。

以下是数据框的简化示例：

    A   B   C
0   1   0   International
1   1   1   International
2   NaN 2   International
3   1   3   International
4   1   4   International
5   8   0   North American
6   8   1   North American
7   8   2   North American
8   8   3   North American
9   NaN NaN NaN
10  1   0   Internal
11  1   1   Internal
12  6   0   East
13  6   1   East
14  6   2   East
...

正文：

如您所见，第9行为空白。我的需求是将0到8行放入不同的数据框中，以及10行到下一个空白行，这样最终就会有多个数据框。请注意，在寻找空白行时，整行都需要为空白。

以下是我用于查找空白行的代码：

def find_breaks(df):
    df_breaks = df[(df.loc[:,['A','B','C']].isnull()).any(axis=1)]
    print(df_breaks.index)

这段代码在简化的 DF 上测试时可以运行，但是我的真实 DataFrame 比 ['A','B','C'] 列多得多。

有什么方法可以找到下一个空行（或者像我上面做的一样，一次找到所有空行），而不必指定列名？

谢谢。

- MetaStack

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- cs95 · Accepted Answer

如果我理解正确，可以使用pd.isnull和np.split：

df_list = np.split(df, df[df.isnull().all(1)].index) 

for df in df_list:
    print(df, '\n') 

     A    B               C
0  1.0  0.0   International
1  1.0  1.0   International
2  NaN  2.0   International
3  1.0  3.0   International
4  1.0  4.0   International
5  8.0  0.0  North American
6  8.0  1.0  North American
7  8.0  2.0  North American
8  8.0  3.0  North American 

      A    B         C
9   NaN  NaN       NaN
10  1.0  0.0  Internal
11  1.0  1.0  Internal
12  6.0  0.0      East
13  6.0  1.0      East
14  6.0  2.0      East

首先，获取整行为空的索引，然后使用它来将你的数据框分成块。np.split很好地处理数据框。