如何将 Pandas DataFrame 拆分为 sub-arrays（详细概述了特定用例）？

Question

对于这个标题，我深表歉意，但我的知识还不足以将我的问题正确地浓缩成一行。

这是用例：

我有一个带有任意索引值和一列的 pd.DataFrame，'timestamp'。
我有一个有序的时间戳值列表。
我想将 DataFrame 拆分成具有 'timestamp' 值的块，这些值是：
1. 小于List[0]（List中的最低值）
2. 在列表中的每个连续时间戳之间（包含较小的值，不包含较大的值）
3. 大于等于List[-1]（List中的最大值）

我已经完成了 list-of-dataframes，用 While 语句对原始文件进行了分块。但是，我觉得这是低效的，应该有一种方法可以使用 np.split() 或 df.groupby() 以及时间戳列表来更优雅、更高效地执行此操作。再一次，我可能是错的。

所以我想我的问题可以归结为：“实现上述目标的最省时的方法、最优雅的演示文稿是什么”？

@KU99 提到提供示例和输出：

df=

colA	colB	timestamp
First	row	1
Second	row	2
First	row	3
Second	row	4
First	row	5
Second	row	6
First	row	7
Second	row	8
First	row	9
Second	row	10
First	row	11
Second	row	12

列表 = [3、7、8、9]

输出=

colA	colB	timestamp
First	row	1
Second	row	2

colA	colB	timestamp
First	row	3
Second	row	4
First	row	5
Second	row	6

colA	colB	timestamp
First	row	7

colA	colB	timestamp
Second	row	8

colA	colB	timestamp
First	row	9
Second	row	10
First	row	11
Second	row	12

输出类型将取决于方法，但我不关心它是列表、字典还是其他可索引类型。

Answer 1

尝试 pd.cut + .groupby:

bins = [3, 7, 8, 9]

for _, g in df.groupby(
    pd.cut(df.timestamp, [float("-inf")] + bins + [float("+inf")], right=False)
):
    print(g)
    print("-" * 80)

打印：

     colA colB  timestamp
0   First  row          1
1  Second  row          2
--------------------------------------------------------------------------------
     colA colB  timestamp
2   First  row          3
3  Second  row          4
4   First  row          5
5  Second  row          6
--------------------------------------------------------------------------------
    colA colB  timestamp
6  First  row          7
--------------------------------------------------------------------------------
     colA colB  timestamp
7  Second  row          8
--------------------------------------------------------------------------------
      colA colB  timestamp
8    First  row          9
9   Second  row         10
10   First  row         11
11  Second  row         12
--------------------------------------------------------------------------------

如何将 Pandas DataFrame 拆分为 sub-arrays（详细概述了特定用例）？

How do I split a Pandas DataFrame into sub-arrays (specific use case outlined in detail)?

python

pandas

dataframe

split