从Excel到拆分的Python结构

我有以下Excel文件：

ID    Name     Budget
...   ...      ...
...   ...      ...

... some unfilled blank cells

ID    Name     Budget
...   ...      ...

... some unfilled blank cells

ID    Name     Budget
...   ...      ...

我想使用Pandas（例如ExcelFile）将这个Excel表读入单独的结构中（未填充单元格之前的每个表构成一个dataframe/dictionary/…）

我需要这样做，以便能够在同一个结构中以及在多个结构之间处理数据（比如对每个结构中重复的ID或名称的预算求和）

---

在保持合理内存性能的同时，最简单的方法是什么？

以下是通过

read\u excel（）读取所有数据并拆分的代码：

import pandas as pd

df = pd.read_excel("c:\\tmp\\book1.xlsx", "Sheet1")
mask = df["ID"] == "ID"
nmask = ~mask
s = mask.astype(int).cumsum()
dfs = [x.dropna() for _,x in df[nmask].groupby(s[nmask])]

for df in dfs:
    print df

dfs
中的值都是对象