在空白行上拆分Pandas DataFrame

Question

我有一个大的数据文件，我需要在空行上分割。

下面是一个简化的DataFrame示例：

    A   B   C
0   1   0   International
1   1   1   International
2   NaN 2   International
3   1   3   International
4   1   4   International
5   8   0   North American
6   8   1   North American
7   8   2   North American
8   8   3   North American
9   NaN NaN NaN
10  1   0   Internal
11  1   1   Internal
12  6   0   East
13  6   1   East
14  6   2   East
...

如您所见，第9行为空白。我需要做的是取0行到8行，并将它们放在不同的dataframe中，并将行10放到下一个空白中，以便在最后有几个数据文件。注意，在寻找空白行时，我需要整行为空白。

下面是我用来查找空白的代码：

def find_breaks(df):
    df_breaks = df[(df.loc[:,['A','B','C']].isnull()).any(axis=1)]
    print(df_breaks.index)

当我在简化的DF上测试它时，这段代码可以工作，但是，当然，我的实际DataFrame比['A','B','C']有更多的列。

不需要指定列名，如何找到下一个空白行(或者就像我在上面所做的那样，同时找到所有的空白行)？

谢谢

Answer 1

IIUC，使用pd.isnull + np.split

df_list = np.split(df, df[df.isnull().all(1)].index) 

for df in df_list:
    print(df, '\n') 

     A    B               C
0  1.0  0.0   International
1  1.0  1.0   International
2  NaN  2.0   International
3  1.0  3.0   International
4  1.0  4.0   International
5  8.0  0.0  North American
6  8.0  1.0  North American
7  8.0  2.0  North American
8  8.0  3.0  North American 

      A    B         C
9   NaN  NaN       NaN
10  1.0  0.0  Internal
11  1.0  1.0  Internal
12  6.0  0.0      East
13  6.0  1.0      East
14  6.0  2.0      East 

首先，获取整个行为null的索引，然后使用该索引将数据分割为块。np.split很好地处理数据。