Разделить DataFrame на куски

Хотя ответ @ScottBoston отлично подходит для DataFrame, который я дал в вопросе, он не работает в тех случаях, когда отсутствует год. Так, например, в случае

df = pd.DataFrame({
    "name": 4*["A"] + 6*["B"],
    "year": [1999,2000,2001,2002,2008,2010,2011,2012,2013,2014],
    "tag": [0,1,0,0,0,1,0,0,1,0],
    "x1": np.random.normal(size=10),
    "x2": np.random.uniform(size=10)
})  


print df

  name  tag        x1        x2  year
0    A    0 -0.387840  0.729721  1999
1    A    1 -0.112094  0.813332  2000
2    A    0  0.913186  0.115521  2001
3    A    0 -1.088056  0.983111  2002
4    B    0  0.037521  0.743706  2008
5    B    1  0.602878  0.007256  2010
6    B    0 -0.340498  0.961602  2011
7    B    0  0.170654  0.293789  2012
8    B    1  0.973555  0.942687  2013
9    B    0 -0.643503  0.133091  2014

код даст

grp = df.groupby(['name',
                df.tag.cumsum().rolling(3, center=True, min_periods=1).max()])

chunks_df = {}
for n, g in grp:
    if g.shape[0] >= 3:
        chunks_df[n] = g
        print n
        print g, "\n"    


('A', 1.0)
  name  tag        x1        x2  year
0    A    0 -0.387840  0.729721  1999
1    A    1 -0.112094  0.813332  2000
2    A    0  0.913186  0.115521  2001
3    A    0 -1.088056  0.983111  2002 

('B', 2.0)
  name  tag        x1        x2  year
4    B    0  0.037521  0.743706  2008
5    B    1  0.602878  0.007256  2010
6    B    0 -0.340498  0.961602  2011 

('B', 3.0)
  name  tag        x1        x2  year
7    B    0  0.170654  0.293789  2012
8    B    1  0.973555  0.942687  2013
9    B    0 -0.643503  0.133091  2014

который показывает, что размер первого фрагмента неправильный, и второй кусок не должен присутствовать в соответствии со вторым условием в исходном вопросе (годы - 2008, 2010 и 2011).

Проблемы с двумя мужчинами

1. Вопрос явно скрывает возможность того, что строка будет содержать более одного фрагмента, поэтому одного дополнительного индекса вообще не может быть достаточно.
2. Должно быть включено условие по годам, поэтому раскатный расчет должен быть в два столбца (тег и год) одновременно, который в настоящее время не поддерживается пандами в соответствии с qaru.site/questions/456684/...,

Итак, теперь я общаюсь следующим образом

def rolling(df, func, window_size=3):
    dxl = int(window_size/2)    
    if window_size % 2 == 0:
        dxu = dxl
    else:
        dxu = dxl+1
    xmin = dxl
    xmax = len(df)-dxu+1

    for i in xrange(xmin,xmax):
        chunk = df.iloc[i-dxl:i+dxu,:]
        if func(chunk):
            yield chunk



def valid(chunk):
    if len(chunk.name.value_counts()) != 1:
        return False
    if chunk.tag.iloc[1] != 1:
        return False
    if chunk.year.iloc[2]-chunk.year.iloc[0] != 2:
        return False
    return True



new_df = pd.DataFrame()
for ichunk, chunk in enumerate(rolling(df, window_size=3, func=valid)):
    new_df = new_df.append(chunk.assign(new_tag=ichunk), ignore_index=True)

for name, g in new_df.groupby(["name","new_tag"]):
    print name
    print g,"\n"


('A', 0)
  name  tag        x1        x2  year  new_tag
0    A    0 -1.046241  0.692206  1999        0
1    A    1  0.373060  0.919130  2000        0
2    A    0  1.316474  0.463517  2001        0 

('B', 1)
  name  tag        x1        x2  year  new_tag
3    B    0  0.376408  0.743188  2012        1
4    B    1  0.019062  0.647851  2013        1
5    B    0 -0.442368  0.506169  2014        1 

Просто подумал, что я должен добавить это, если кто-то в будущем задается вопросом, почему принятый ответ не работает для аналогичной проблемы.