Python 如何将一个数据帧拆分为多个行数较少的数据帧？

例如，如果我有一个由100行和4列组成的

DataFrame

，我如何创建5个新的

DataFrames

，每个都由20行和4列组成

也就是说，如果原始

数据帧的任意列包含列表
[0，1，2，3，…，98，99]
，我如何创建5个新的
数据帧
，以便第一个
数据帧
的任意列包含列表
[0，1，2，…，9]
，第二个
DataFrame
的任意列包含列表
[10、11、12、…、19]
等

我尝试了以下方法来创建一个由一列组成的
数据框
，该列包含列表
[0，1，2，3，…，98，99]
，但它给了我100个
CSV
文件，每个文件只包含一行，而不是所需的5个CS
在此处输入code
V文件，每个文件包含20行：

import pandas as pd
import numpy as np
list = []
for i in range (0, 100):
    list.append(i)

df = pd.DataFrame(data=list, columns=['A'])
groups = df['A'].groupby(np.arange(len(df['A']/10)))
for (frameno, frame) in groups:
    frame.to_csv("/Users/ephemeralhappiness/Desktop/Cycle Test/" + "%s.csv" % frameno)

只需将您的groupby更改为：

# to get 5 groups
nrows = 20
groups = df.groupby(df.index // nrows)

print(groups.ngroups)
5

只需将您的groupby更改为：

# to get 5 groups
nrows = 20
groups = df.groupby(df.index // nrows)

print(groups.ngroups)
5

你会考虑<代码>期望＝5；组＝DF.GROPBY（DF.Eng/（LeN（DF）/期望））< /代码>一个合理的泛化？@标记应该产生相同数量的组，你会考虑<代码>期望＝5；groups=df.groupby（df.index/（len（df）/所需））
一个合理的泛化？@标记，该标记应生成相同数量的组