每当列中的字符串值更改时，如何拆分数据帧？

背心

我有一个形式的数据框：

         time     value   label
0  2020-01-01 -0.556014    high
1  2020-01-02  0.185451    high
2  2020-01-03 -0.401111  medium
3  2020-01-04  0.436111  medium
4  2020-01-05  0.412933    high
5  2020-01-06  0.636421    high
6  2020-01-07  1.168237    high
7  2020-01-08  1.205073    high
8  2020-01-09  0.798674    high
9  2020-01-10  0.174116    high

我想填充一个数据框列表，当列中的字符串label更改时，将在其中构建每个数据框。因此，第一个数据帧将是：

         time     value   label
0  2020-01-01 -0.556014    high
1  2020-01-02  0.185451    high

第二个数据帧将是：

         time     value   label
2  2020-01-03 -0.401111  medium
3  2020-01-04  0.436111  medium

等等。和所需的列表将是[df, df, ...]。如果您认为dict将是一个更合适的容器，那么我根本不会介意。

如果列值的序列发生变化，则有一个类似的帖子叫做split data frame pandas，但是它只能处理数值的变化。我做了一些尝试，但是在将行值label与先前值进行比较时一直遇到索引问题。所以任何建议都会很棒！

这是一个可复制的代码段：

# imports
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
import numpy as np
import random

# settings
observations = 100
np.random.seed(5)
value = np.random.uniform(low=-1, high=1, size=observations).tolist()
time = [t for t in pd.date_range('2020', freq='D', periods=observations).format()]

df=pd.DataFrame({'time': time, 
                 'value':value})
df['value']=df['value'].cumsum()

def classify(e):
    if e > 0.75: return 'high'
    if e > 0.25: return 'medium'
    if e >= 0: return 'low'

df['label1'] = [(elem-df['value'].min())/(df['value'].max()-df['value'].min()) for elem in df['value']]
df['label'] = [classify(elem) for elem in df['label1']]
df = df.drop('label1', 1)
df

鲍加特

我将创建一个列，该列在每次更改时递增，然后按该列分组。如果需要单独的数据框，则可以循环分配它们。

df['group'] = df['label'].ne(df['label'].shift()).cumsum()
df = df.groupby('group')
dfs = []
for name, data in df:
    dfs.append(data)

dfs将是一个数据帧列表，如下所示：

[         time     value label  group
 0  2020-01-01 -0.556014  high      1
 1  2020-01-02  0.185451  high      1,
          time     value   label  group
 2  2020-01-03 -0.401111  medium      2
 3  2020-01-04  0.436111  medium      2,
          time     value label  group
 4  2020-01-05  0.412933  high      3
 5  2020-01-06  0.636421  high      3
 6  2020-01-07  1.168237  high      3
 7  2020-01-08  1.205073  high      3
 8  2020-01-09  0.798674  high      3
 9  2020-01-10  0.174116  high      3]

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