Python 如何将一个数据帧按一定值之和拆分为多个数据帧？

我有一个看起来像这样的数据框：

    Name      Count
0   John      0.25
1   Adam      0.75
2   Michael   1.5
3   Jane      0.8
4   Anna      2.0
5   Sarah     0.25

我的目标是根据限制值将此数据帧拆分为多个数据帧。 对于本例，极限值为3-因此结果如下所示：

    Name      Count
0   John      0.25
1   Adam      0.75
2   Michael   1.5


   Name      Count
0  Jane      0.8
1  Anna      2.0

   Name      Count
0  Sarah     0.25

关键是，在每个新数据帧中，计数总和接近极限值，但不超过极限值（即Jane在第二个数据帧中，因为如果她包括在第一个数据帧中，总和将为3.3，超过极限值3）

我相信这在.iterrows中是可能的，但这相当沉重/缓慢，因此正在寻找另一种解决方案。

我们可以这样做

LIMIT = 3
assert df['Count'].le(LIMIT).all()

groups = []
sum = 0
group = 0

for val in df['Count']:
    sum += val
    if sum > LIMIT:
        group += 1
        sum = val
    groups.append(group)
    
my_dict = {f'Group {i}' : group.reset_index(drop=True) 
           for i, group in df.groupby(groups)}
#print(my_dict['Group 0'])

我们可以

LIMIT = 3
assert df['Count'].le(LIMIT).all()

groups = []
sum = 0
group = 0

for val in df['Count']:
    sum += val
    if sum > LIMIT:
        group += 1
        sum = val
    groups.append(group)
    
my_dict = {f'Group {i}' : group.reset_index(drop=True) 
           for i, group in df.groupby(groups)}
#print(my_dict['Group 0'])

为了加快速度，我们可以使用即时编译（）并将非常有效：

从我的另一个功能调整

来自numba import njit
将numpy作为np导入
@njit
def cumsum_重置（阵列、限制）：
总数=0
计数器=0
groups=np.empty（array.shape[0]）
对于idx，枚举中的i（数组）：
总数+=i
如果总数>=限额：
总数=0
总数+=i
计数器+=1
组[idx]=计数器
其他：
组[idx]=计数器
返回组
groups=cumsum_reset（df['Count'].to_numpy（），3）
对于df.groupby（组）中的grp：
印刷品（玻璃钢）
姓名计数
约翰0.25
1.0.75
2迈克尔1.50
姓名计数
3.0.8
4.2.0
姓名计数
5.0.25

为了提高速度，我们可以使用即时编译（）并将非常有效：

从我的另一个功能调整

来自numba import njit
将numpy作为np导入
@njit
def cumsum_重置（阵列、限制）：
总数=0
计数器=0
groups=np.empty（array.shape[0]）
对于idx，枚举中的i（数组）：
总数+=i
如果总数>=限额：
总数=0
总数+=i
计数器+=1
组[idx]=计数器
其他：
组[idx]=计数器
返回组
groups=cumsum_reset（df['Count'].to_numpy（），3）
对于df.groupby（组）中的grp：
印刷品（玻璃钢）
姓名计数
约翰0.25
1.0.75
2迈克尔1.50
姓名计数
3.0.8
4.2.0
姓名计数
5.0.25

你可以发布一个可复制的示例，以便更容易使用吗？你可以使用

pd.read_clipboard（）

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