如何使用 pandas 重塑每第 n 行的数据？

我需要帮助来重塑 csv 文件中的数据，该文件包含超过 10000 行，每行 10 行。例如我有这个 csv 文件：

Ale Brick
1   ww
2   ee
3   qq
3   xx
5   dd
3   gg
7   hh
8   tt
9   yy
0   uu
1   ii
2   oo
3   pp
4   mm
1   ww
7   zz
1   cc
3   rr
6   tt
9   ll

我希望得到的是这种形式，其中只有“砖”列中的数据将被重塑。

[['ww' 'ee' 'qq' 'xx' 'dd']
 ['gg' 'hh' 'tt' 'yy' 'uu']]

[['ii' 'oo' 'pp' 'mm' 'ww']
 ['zz' 'cc' 'rr' 'tt' 'll']]

我只知道如何重塑从 0 到第 9 行的数据，但不知道如何对下一个第 10 行执行此操作。这是我的脚本：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("test.csv")

for i in range(0, len(df)):
    slct = df.head(10)
    result = slct['Brick'].reshape(2,5)

print result

该脚本仅打印以下结果

[['ww' 'ee' 'qq' 'xx' 'dd']
 ['gg' 'hh' 'tt' 'yy' 'uu']]

我希望它打印从 0 到第 9 行、第 10 到第 19 行、第 20 行到第 29 行等等的数据......

我已经完成了 pandas 教程，但没有找到任何看起来与我想要的类似的示例。

感谢您的帮助

您需要使用模运算符来“批量”重塑您的列。你走在正确的轨道上。您只需要另一个迭代器来执行模运算。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'brick': ['xx','yy','xa','bd','ev','bb','oo','pp','qq','bn','nv','bn','rr','qw','bn','cd','fd','bv','nm','ty']})

start = 0  # set start to 0 for slicing
for i in range(len(df.index)):
    if (i + 1) % 10 == 0:  # the modulo operation
        result = df['brick'].iloc[start:i+1].reshape(2,5)
        print result
        start = i + 1  # set start to next index

Output:

[['xx' 'yy' 'xa' 'bd' 'ev']
 ['bb' 'oo' 'pp' 'qq' 'bn']]
[['nv' 'bn' 'rr' 'qw' 'bn']
 ['cd' 'fd' 'bv' 'nm' 'ty']]