pandas 按行分割

在Pandas库中，按行分割通常指的是将DataFrame对象拆分为多个单独的数据帧，这在处理大型数据集或者需要将数据分块处理的情况下非常有用。Pandas提供了一些方法来实现这个功能，比如`chunksize`参数、`iterrows()`函数或`dask`扩展。

**1. chunksize参数**：
你可以使用`pandas.read_csv()`或`pandas.DataFrame.read_sql()`等函数读取CSV或数据库文件时指定`chunksize`参数，这样会返回一个生成器，每次迭代返回DataFrame的一个块：

import pandas as pd
chunks = pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=1000)  # 以1000行为单位分割

**2. iterrows()函数**：
`iterrows()`方法逐行遍历DataFrame，返回的是索引和行数据的元组：

for index, row in df.iterrows():
    # 处理每一行数据

**3. dask DataFrame**：
如果数据量特别大，可以使用Dask DataFrame，它是Pandas DataFrame的一个并行版本，支持按行或列分割：

from dask import dataframe as dd
ddf = dd.read_csv('big_file.csv')
for chunk in ddf.chunks:
    process(chunk)