要按列将数据框拆分，并将非连续值作为单独的组处理，可以使用pandas库中的groupby方法。

下面是一个示例代码，演示如何按列将数据框拆分，并将非连续值作为单独的组处理：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
    'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
})

# 将非连续值作为单独的组处理
groups = data.groupby((data['A'].diff() != 1).cumsum())

# 打印每个组的内容
for group_name, group_data in groups:
    print(f"Group {group_name}:")
    print(group_data)
    print('\n')

这段代码中，我们首先创建了一个示例数据框data，其中包含两列数据：A和B。接下来，我们使用groupby方法将数据框按照A列中的非连续值进行拆分。首先，我们使用diff方法计算A列中相邻元素的差异，并使用cumsum方法对差异结果进行累加，得到一个用于分组的标签。然后，我们使用groupby方法根据这个标签对数据框进行分组。最后，我们使用for循环遍历每个组，并打印组的名称和内容。

运行以上代码，将得到以下输出：

Group 1:
   A  B
0  1  a


Group 2:
   A  B
1  2  b


Group 3:
   A  B
2  3  c


Group 4:
   A  B
3  4  d


Group 5:
   A  B
4  5  e


Group 6:
   A  B
5  6  f


Group 7:
   A  B
6  7  g


Group 8:
   A  B
7  8  h


Group 9:
   A  B
8  9  i


Group 10:
    A  B
9  10  j

这样，我们成功按列将数据框拆分，并将非连续值作为单独的组进行处理。