我是使用 python 模块 pandas dataframes 的新手，我可能有一个愚蠢的问题。 我有一个大型数据框，其结构如下：
| 索引 | 连续数字 |
|---|---|
| idx1 | 1 |
| idx2 | 2 |
| idx3 | 3 |
| idx4 | 4 |
| idx5 | 1 |
| idx6 | 2 |
| idx7 | 3 |
| 等等 | 等等 |
如何将这个单个数据帧放入多个数据帧的列表中，每个数据帧如下所示：
df1：
| 索引 | 连续数字 |
|---|---|
| idx1 | 1 |
| idx2 | 2 |
| idx3 | 3 |
| idx4 | 4 |
df2：
| 索引 | 连续数字 |
|---|---|
| idx5 | 1 |
| idx6 | 2 |
| idx7 | 3 |
等等
棘手的部分是，并非每个数字系列都具有相同的长度，因此数据帧本身不能在每 120 行之后进行分割。
我尝试手动搜索连续数字系列的开头和结尾（使用 for 循环在数据帧中按行迭代）。但这并不是很快，我觉得必须有更好的解决方案（也许是我不知道的切片方法）。 由于我是使用数据帧的新手，因此我缺乏这种“更高级”的切片方法的经验，该方法搜索连续系列的开始和结束并将中间的数据作为新的数据帧。
用途：
dfs = dict(iter(df.groupby((df['ConsecutiveNumbers'].diff().ne(1).cumsum()))))