Pandas按指定行数划分DataFrame分组并新增group_id分组列

按指定x行拆分、自动给尾部不足额行分配独立分组ID的需求，用索引整数除法就能快速实现，不需要写循环或者复杂判断。

具体实现 #

以每3行分一组的场景为例，代码如下：

import pandas as pd

# 构造示例数据集
df = pd.DataFrame({'foo': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})
group_row_count = 3  # 自定义每组的行数，这里对应示例的3行一组
df['group_id'] = df.index // group_row_count + 1

运行后得到的结果和目标效果完全一致：

foo  group_id
0    1         1
1    2         1
2    3         1
3    4         2
4    5         2
5    6         2
6    7         3
7    8         3
8    9         3
9   10         4

逻辑说明 #

• 核心是利用整数除法的向下取整特性：连续x个索引值除以x的整数结果完全相同，正好对应同一个分组的标记，最后加1是为了让分组ID从1开始计数，和示例效果对齐
• 不需要额外处理总行数不能被x整除的场景，最后不足x行的尾部数据会自动生成新的独立分组ID
• 如果DataFrame当前不是从0开始的连续整数索引，先执行df = df.reset_index(drop=True)重置索引再计算即可，避免分组错位

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rubslopes