Python 熊猫基于重复索引数据帧创建多个数据帧

如果索引中有重复的数据帧，如何创建索引中没有重复的数据帧集

更准确地说，给定数据帧：

   a  b
1  1  6
1  2  7
2  3  8
2  4  9
2  5  0

我想要一个数据帧列表作为输出：

   a  b
1  1  6
2  3  8


   a  b
1  2  7
2  4  9


   a  b
2  5  0

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这需要根据重复的数量扩展到所需的任意多个数据帧。

另一种方法是使用

pd.DataFrame.groupby.nth

：

import numpy as np

g = df.groupby(df.index)
cnt = np.bincount(df.index).max()
dfs = [g.nth(i) for i in range(cnt)]

输出：

[  a  b
1  1  6
2  3  8,    
   a  b
1  2  7
2  4  9,
   a  b
2  5  0]

用于自定义组，然后将组转换为字典：

df = dict(tuple(df.groupby(df.groupby(level=0).cumcount())))
print (df)
{0:    a  b
1  1  6
2  3  8, 1:    a  b
1  2  7
2  4  9, 2:    a  b
2  5  0}

print (dfs[0])
   a  b
1  1  6
2  3  8

或转换为数据帧列表：

dfs = [x for i, x in df.groupby(df.groupby(level=0).cumcount())]
print (dfs)
[   a  b
1  1  6
2  3  8,    a  b
1  2  7
2  4  9,    a  b
2  5  0]

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谢谢这是一个很好的解决方案谢谢！接受，因为它会立即将索引和输出自动排序为列表：P

df=df.reset_index()
dfs=[]
while not df.empty:
    dfs.append(df[~df.duplicated('index',keep='first')].set_index('index'))
    df=df[df.duplicated('index',keep='first')]

#dfs will have all your dataframes