将大的Pandas数据框分割成小的数据框列表

要将大的Pandas数据框分割成小的数据框列表，可以使用Pandas的groupby函数和循环迭代的方式进行操作。

具体步骤如下：

1.首先导入需要使用的库和数据集

import pandas as pd
import numpy as np

# 导入数据集，本例使用Iris数据集
iris = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data',header=None)
iris.head()

2.然后将数据框按照某一列的值进行分组，生成一个groupby对象

# 按照花的种类分组
grouped = iris.groupby(4)

3.接着使用循环迭代的方式得到每个分组对应的数据框

# 遍历每个分组对应的数据框
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group.head())

示例代码完整如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 导入数据集，本例使用Iris数据集
iris = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data',header=None)
iris.head()

# 按照花的种类分组
grouped = iris.groupby(4)

# 遍历每个分组对应的数据框
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group.head())

输出结果如下：

Iris-setosa
     0    1    2    3            4
0  5.1  3.5  1.4  0.2  Iris-setosa
1  4.9  3.0  1.4  0.2  Iris-setosa
2  4.7  3.2  1.3  0.2  Iris-setosa
3  4.6  3.1  1.5  0.2  Iris-setosa
4  5.0  3.6  1.4  0.2  Iris-setosa
Iris-versicolor
      0    1    2    3                4
50  7.0  3.2  4.7  1.4  Iris-versicolor
51  6.4  3.2  4.5  1.5  Iris-versicolor
52  6.9  3.1  4.9  1.5  Iris-versicolor
53  5.5  2.3  4.0  1.3  Iris-versicolor
54  6.5  2.8  4.6  1.5  Iris-versicolor
Iris-virginica
       0    1    2    3               4
100  6.3  3.3  6.0  2.5  Iris-virginica
101  5.8  2.7  5.1  1.9  Iris-virginica
102  7.1  3.0  5.9  2.1  Iris-virginica
103  6.3  2.9  5.6  1.8  Iris-virginica
104  6.5  3.0  5.8  2.2  Iris-virginica