使用 pandas 从 .csv 文件中读取垂直排列的数据答案

【问题标题】：Reading Vertically arranged data from .csv file using pandas使用 pandas 从 .csv 文件中读取垂直排列的数据
【发布时间】：2020-10-10 08:30:55
【问题描述】：

我有一个 .csv，如下图所示：

我想创建 4 个数据框，我目前正在使用 .iloc 进行创建

import pandas as pd
enter code here
file_path='/file/path/name.csv'
df_main=pd.read_csv(file_path)
enter code here
df_global=df_main.iloc[:3,:]
df_mkt_a=df_main.iloc[6:9,:]
df_mkt_b=df_main.iloc[12:15,:]
df_mkt_c=df_main.iloc[18:21,:]

但这可能会在添加/删除行时遇到问题，并且非常不灵活。

还有什么更 Pythonic 的方式来读取这些数据？

【问题讨论】：

标签： python pandas csv

【解决方案1】：

这会生成一个数据帧列表，利用文件中数据补丁之间的空白行将评估为 nan 的事实

df = pd.read_csv('test.csv', header =None)

# split at rows that have all nan entries
splits = [0] + [ix for ix in df[df.isnull().all(axis=1)].index] + [len(df)]
dfs = [df[splits[i]:splits[i+1]] for i in range(len(splits)-1)]

【讨论】：