我想知道是否有一种方法可以使用第一列中的周期性（例如，介于~5，...，~0之间）将下表分为多个子DFS

before:   

a        b        c
5.10    1.00    0.00
4.20    2.00    0.00
3.01    3.00    0.00
2.10    4.00    0.00
1.20    5.00    0.00
0.52    6.00    0.00
0.02    6.00    1.00
5.30    7.00    0.40
4.20    8.00    0.00
3.10    9.00    0.00
2.40    10.00   0.00
1.30    11.00   0.00
0.20    12.00   0.00
5.98    13.00   0.00
4.23    14.00   0.30
3.33    15.00   0.00
2.11    16.00   0.00
1.30    17.00   0.00
0.30    18.00   0.00
5.50    13.00   0.00

output after separating into multiple dfs :

"sub_df1"
5.10    1.00    0.00
4.20    2.00    0.00
3.01    3.00    0.00
2.10    4.00    0.00
1.20    5.00    0.00
0.52    6.00    0.00
0.02    6.00    0.00

"sub_df2"
5.30    7.00    0.00
4.20    8.00    0.00
3.10    9.00    0.00
2.40    10.00   0.00
1.30    11.00   0.00
0.20    12.00   0.00

"sub_df3"
5.98    13.00   0.00
4.23    14.00   0.00
3.33    15.00   0.00
2.11    16.00   0.00
1.30    17.00   0.00
0.30    18.00   0.00

"sub_df4"
5.50    13.00   0.00

周期的长度是可变的，所以我不能假设一个固定的长度来分隔。因此，我首先考虑添加另一个列'id'，如

df['id']=(df['a'].shift(1)>df['a']).astype(int)

这至少可以显示从何处（1st：“0”）到何处（2nd“0”）追加值。但是，我不太知道如何从这里继续

a     b    c     id
0   4.20   2.0  0.0   0
1   3.01   3.0  0.0   1
2   2.10   4.0  0.0   1
3   1.20   5.0  0.0   1
4   0.52   6.0  0.0   1
5   0.02   6.0  1.0   1
6   5.30   7.0  0.4   0
7   4.20   8.0  0.0   1
8   3.10   9.0  0.0   1
9   2.40  10.0  0.0   1
10  1.30  11.0  0.0   1
11  0.20  12.0  0.0   1
12  5.98  13.0  0.0   0
13  4.23  14.0  0.3   1
14  3.33  15.0  0.0   1
15  2.11  16.0  0.0   1
16  1.30  17.0  0.0   1
17  0.30  18.0  0.0   1
18  5.50  13.0  0.0   0