python将csv数据中间隔1日的多行数据分别提取形成多个dataframe

可以使用pandas库中的resample函数来实现。具体操作步骤如下：

1. 读取csv文件，将日期列设置为索引列。
2. 使用resample函数，按照1天的频率进行重采样，得到每天的数据。
3. 使用for循环遍历每个重采样后的数据，将每个数据存储到一个新的dataframe中。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件，将日期列设置为索引列
df = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)

# 按照1天的频率进行重采样，得到每天的数据
daily_data = df.resample('1D').mean()

# 遍历每个重采样后的数据，将每个数据存储到一个新的dataframe中
dataframes = []
for date, data in daily_data.iterrows():
    df = pd.DataFrame(data).T
    df.index = [date]
    dataframes.append(df)

# 输出每个dataframe
for df in dataframes:
    print(df)

注意：以上代码仅供参考，具体实现方式可能因数据格式等因素而有所不同。

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python将csv数据中间隔1日的多行数据分别合成多个dataframe

可以回答这个问题。您可以使用pandas库中的groupby和resample函数来实现。首先，使用pandas读取csv文件，然后将日期列设置为索引。接着，使用groupby函数按照日期进行分组，然后使用resample函数将每个分组按照1天的间隔进行重采样，最后将每个重采样后的分组转换为dataframe即可。

python将csv数据中连续几日的多行数据分别提取形成多个dataframe

可以使用 pandas 库中的 groupby 方法，按照日期进行分组，然后将每个分组转换为一个新的 dataframe。具体实现可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期列转换为 datetime 类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 按照日期进行分组
groups = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='D'))

# 将每个分组转换为一个新的 dataframe
dfs = [group[1] for group in groups]

# 打印每个新的 dataframe
for i, df in enumerate(dfs):
    print(f'df{i}:')
    print(df)

其中，`data.csv` 是包含日期和数据的 csv 文件，`freq='D'` 表示按照天进行分组。运行以上代码，就可以将连续几日的多行数据分别提取形成多个 dataframe。