如何将DataFrame的每一列拆分为独立的DataFrame并组成列表？

嘿，我懂你现在的困扰——想把一个3列的DataFrame拆成三个独立的DataFrame并放进列表里，之前用split函数没搞对，还得到一堆空DataFrame对吧？其实split函数根本不是干这个活的，它是用来拆分字符串列的（比如把一列里的逗号分隔字符串拆成多列），所以用错工具啦！下面给你两种简单靠谱的方法：

方法1：列表推导式（最直观） #

直接遍历原DataFrame的列名，每次取单个列（注意用双重括号[[col]]，这样返回的是DataFrame而不是Series），把它们收集到列表里就行：

import pandas as pd

# 先创建一个示例DataFrame（你可以替换成自己的）
df = pd.DataFrame({
    '列1': [10, 20, 30],
    '列2': ['a', 'b', 'c'],
    '列3': [True, False, True]
})

# 拆分列成单个DataFrame列表
single_df_list = [df[[col]] for col in df.columns]

# 看看结果
for idx, df_item in enumerate(single_df_list):
    print(f"第{idx+1}个DataFrame：")
    print(df_item)
    print("---")

方法2：利用items()方法遍历列 #

pandas的items()方法会返回每个列的名称和对应的Series数据，我们把每个Series转成DataFrame就行：

single_df_list = [pd.DataFrame(col_data) for _, col_data in df.items()]

这里的_是占位符，用来接收列名（因为我们不需要列名，只需要数据），col_data就是每一列的Series，用pd.DataFrame()转成单个列的DataFrame。

这两种方法都能轻松得到你想要的3个DataFrame的列表，再也不会出现空DataFrame的问题啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Maya Gosztyla