问题：如何从一个包含多个数据段的csv文件中，将数据分割成多个dataframe，并将它们合并成一个整体的dataframe？

原因：在处理csv文件时，有时候会遇到一个文件中包含多个数据段的情况。每个数据段之间有一定的分隔符，比如空行。这样的情况下，如果直接使用pandas的read_csv函数来读取整个文件，会将所有数据段合并为一个dataframe，导致数据混乱。因此，需要先将文件按照分隔符进行分割，然后分别读取每个数据段，最后再将它们合并成一个整体的dataframe。

解决方法：可以使用正则表达式来对csv文件进行分割。首先，将整个csv文件读取为一个字符串。然后，使用正则表达式的split函数，将字符串按照指定的分隔符进行分割。在这个例子中，分隔符是两个以上的连续换行符。得到的分割后的字符串列表中，每个元素就是一个数据段。接下来，可以使用pandas的read_csv函数，将每个数据段分别读取为一个dataframe。最后，使用pandas的concat函数将所有dataframe按照列的方向合并成一个整体的dataframe。

代码如下：

import re
from cStringIO import StringIO
csv1 = """right,top,bottom
4,5,6
6,7,8
"""
csv2 = """up,down,left
1,2,3
7,6,5
"""
csv3 = """a,b,c
1,2,3
4,5,6
"""
join_n = randint(2, 6, size=2)
raw = [csv1, csv2, csv3]
csvs = []
for csv, n in zip(raw, join_n):
    csvs.append(csv + '\n' * n)
csvs.append(csv3)
csvs = ''.join(csvs)
splitsville = re.split('\n{2,}', csvs)
dfs = []
for sp in splitsville:
    dfs.append(read_csv(StringIO(sp)))
final_df = concat(dfs, axis=1)
print final_df

运行结果如下：

   right  top  bottom  up  down  left  a  b  c
0      4    5       6   1     2     3  1  2  3
1      6    7       8   7     6     5  4  5  6

注意：在实际应用中，并不一定需要使用concat函数将所有dataframe合并成一个整体的dataframe。这取决于具体的需求，有时候只需要对每个dataframe进行单独的操作即可。

这段代码的目的是将一个 .csv 文件解释为多个 .csv 文件，并在 pandas 之外进行拆分。问题的原因是需要将一个 .csv 文件中的数据分成多个部分，每个部分保存为一个独立的 .csv 文件。解决方法是使用 csv 模块读取原始文件的内容，然后根据行结束符将数据分成多个部分，并将每个部分保存为一个单独的 .csv 文件。

代码中首先定义了一些变量，包括输入文件路径、输出文件路径的根目录、当前数据部分编号等。然后打开输入文件和输出文件，并创建 csv 读写器对象。接下来，通过遍历读取器对象的行，对每一行进行判断和处理。

如果当前行中存在数据，并且是第一行，则创建一个新的输出文件，并将当前行写入该文件。然后行数加一。如果当前行中存在数据，并且行数大于1，则将当前行写入当前输出文件，并将行数加一。如果行数大于1，则关闭当前输出文件，增加数据部分编号，将行数重置为1。最后关闭输出文件和输入文件。

通过这段代码，我们可以将一个 .csv 文件中的数据按照行结束符拆分成多个部分，并保存为多个单独的 .csv 文件。这样可以方便地对每个数据部分进行处理和分析，而无需将整个文件加载到内存中。