如何正确切片此数据帧？

问题描述

我有一个具有18000行的数据框，我想将其切成18个数据框。我正在这样做：

p1 = df[0:1000]
p2 = df[1001:2001]
p3 = df[2002:3002]
p4 = df[3003:4003]
p5 = df[4004:5004]
p6 = df[5005:6005]
p7 = df[6006:7006]
p8 = df[7007:8007]
p9 = df[8008:9008]
p10 = df[9009:10009]
p11 = df[10013:11013]
p12 = df[11014:12014]
p13 = df[12015:13015]
p14 = df[13016:14016]
p15 = df[14017:15017]
p16 = df[15018:16018]
p17 = df[16019:17019]
p18 = df[17020:18020]

还有其他方法可以更有效地做到这一点吗？

我正在使用pandas和geopy，因为我想查找地址，但是由于geopy每天都有一个限制请求，因此我将每个数据帧放在不同的笔记本中，这样我就可以在不同的计算机上运行它。 / p>

解决方法

使用numpy.array_split()：

In [4]: import numpy as np
In [5]: np.array_split(df,18)

这将返回一个包含18个元素的列表，每个元素本身都位于一个df中。