сплит dataframe на несколько dataframes на основе количества строк

Question

у меня есть dataframe df:

 a    b   c 
0 0.897134 -0.356157 -0.396212 
1 -2.357861 2.066570 -0.512687 
2 -0.080665 0.719328 0.604294 
3 -0.639392 -0.912989 -1.029892 
4 -0.550007 -0.633733 -0.748733 
5 -0.712962 -1.612912 -0.248270 
6 -0.571474 1.310807 -0.271137 
7 -0.228068 0.675771 0.433016 
8 0.005606 -0.154633 0.985484 
9 0.691329 -0.837302 -0.607225 
10 -0.011909 -0.304162 0.422001 
11 0.127570 0.956831 1.837523 
12 -1.074771 0.379723 -1.889117 
13 -1.449475 -0.799574 -0.878192 
14 -1.029757 0.551023 2.519929 
15 -1.001400 0.838614 -1.006977 
16 0.677216 -0.403859 0.451338 
17 0.221596 -0.323259 0.324158 
18 -0.241935 -2.251687 -0.088494 
19 -0.995426 0.665569 -2.228848 
20 1.714709 -0.353391 0.671539 
21 0.155050 1.136433 -0.005721 
22 -0.502412 -0.610901 1.520165 
23 -0.853906 0.648321 1.124464 
24 1.149151 -0.187300 -0.412946 
25 0.329229 -1.690569 -2.746895 
26 0.165158 0.173424 0.896344 
27 1.157766 0.525674 -1.279618 
28 1.729730 -0.798158 0.644869 
29 -0.107285 -1.290374 0.544023 

, что мне нужно разделить на несколько dataframes, которые будут содержать каждые 10 строк из df, и каждый малый dataframe напишу для разделения файла. поэтому я решил создать многоуровневую dataframe, и для этого первого назначения индекса каждые 10 строк в моей df с помощью этого метода:

df['split'] = df['split'].apply(lambda x: np.searchsorted(df.iloc[::10], x, side='right')[0]) 

, который выбрасывает из

TypeError: 'function' object has no attribute '__getitem__' 

так есть ли у вас идеи, как это исправить ? где мой метод неправильный?

, но если у вас есть другой подход, чтобы разделить мой фрейм данных на несколько фреймов данных, каждый из которых содержит 10 строк df, также приветствуется, так как этот подход был первым, о котором я думал, но я не уверен, что это лучший один

Answer 1

есть много способов сделать то, что вы хотите, ваш метод выглядит слишком сложный. Группа с использованием масштабированного индекса в качестве ключа группировки будет работать:

df = pd.DataFrame(data=np.random.rand(100, 3), columns=list('ABC')) 
groups = df.groupby(np.arange(len(df.index))/10) 
for (frameno, frame) in groups: 
    frame.to_csv("%s.csv" % frameno) 

Answer 2

вы можете использовать словарь, чтобы сохранить понимание срезов dataframe в группах из десяти строк:

df_dict = {n: df.iloc[n:n+10, :] 
      for n in range(0, len(df), 10)} 

>>> df_dict.keys() 
[0, 10, 20] 

>>> df_dict[10] 
      a   b   c 
10 -0.011909 -0.304162 0.422001 
11 0.127570 0.956831 1.837523 
12 -1.074771 0.379723 -1.889117 
13 -1.449475 -0.799574 -0.878192 
14 -1.029757 0.551023 2.519929 
15 -1.001400 0.838614 -1.006977 
16 0.677216 -0.403859 0.451338 
17 0.221596 -0.323259 0.324158 
18 -0.241935 -2.251687 -0.088494 
19 -0.995426 0.665569 -2.228848