按特定行索引规则拆分Pandas DataFrame的方法求助

嗨Jasper，我完全懂你的需求啦！你是想把100行的DataFrame按「索引模5的余数」来分组——也就是把所有索引是5n+0、5n+1…5n+4的行分别归为5个组，但你之前用l_df.index//5的方式，是把连续的5行（比如0-4、5-9）捆成一组，这就和你要的效果完全反过来了，难怪每个组只有5行～

给你两个简单的解决办法：

方法一：直接按索引模5分组（和你的思路对应） #

用l_df.index % 5来分组，这样余数相同的索引会被分到同一组，正好符合你的要求：

# 按索引模5的余数分组，余数0对应0、5、10…95行，以此类推
grouped = l_df.groupby(l_df.index % 5)

# 获取每个分组
df0 = grouped.get_group(0)  # 包含0、5、10…95行
df1 = grouped.get_group(1)  # 包含1、6、11…96行
df2 = grouped.get_group(2)  # 包含2、7、12…97行
df3 = grouped.get_group(3)  # 包含3、8、13…98行
df4 = grouped.get_group(4)  # 包含4、9、14…99行

这样每个分组都会有20行（100/5），完全匹配你想要的结果。

方法二：更简洁的批量获取分组 #

如果不想一个个赋值，也可以把所有分组直接存到列表里，用起来更方便：

# 把分组转换成列表，顺序是余数0到余数4的组
dfs_list = [group for _, group in l_df.groupby(l_df.index % 5)]

# 调用的时候直接用索引，比如dfs_list[0]就是第一个分组，dfs_list[4]是最后一个

简单总结下：你要的是「间隔5行取行」，所以用模运算（%）；之前用的「//」是「连续5行一组」，这就是问题的核心啦～

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Jasper