【问题标题】:Save pandas groups to separate CSV files将 pandas 组保存到单独的 CSV 文件中
【发布时间】:2018-11-22 13:29:18
【问题描述】:

是否可以在不使用.to_csv 的情况下将多个df 返回到独立的csv's。使用下面的代码,我手动返回所需的值并将其导出到 csv。如果我只有几个文件要导出,这没关系,但如果有大量文件或文件名不断更改数据集,这可能会很麻烦。

如果您有特定的值列表并将其导出到 csv,是否有更有效的方法来返回所需的值?

import pandas as pd

d = ({
    'C' : ['08:00:00','XX','08:10:00','XX','08:41:42','XX','08:50:00','XX', '09:00:00', 'XX','09:15:00','XX','09:21:00','XX','09:30:00','XX','09:40:00','XX'],
    'D' : ['Home','Home','Home','Home','Away','Away','Shops','Shops','Away','Away','Shops','Shops','Home','Home','Away','Away','Home','Home'],
    'E' : ['Num:','','Num:','','Num:','','Num:','','Num:', '','Num:','','Num:','','Num:', '','Num:', ''],
    'F' : ['1','','1','','1','','1','','1', '','2','','2','','1', '','2',''],   
    'A' : ['A','','A','','A','','A','','A','','A','','A','','A','','A',''],           
    'B' : ['Stop','','Res','','Stop','','Start','','Res','','Stop','','Res','','Start','','Start','']
    })

df = pd.DataFrame(data=d)

#List of designated places
values = ['Home', 'Away', 'Shops']

#Export to csv
Home = df.loc[df['D'] == 'Home'].to_csv('Home.csv')
Away = df.loc[df['D'] == 'Away'].to_csv('Away.csv')
Shops = df.loc[df['D'] == 'Shops'].to_csv('Shops.csv')

【问题讨论】:

标签: python pandas dataframe export-to-csv


【解决方案1】:

使用isin 过滤,然后在“D”上执行groupby 并迭代保存到 CSV。

incl = ['Home', 'Away', 'Shops']    
for k, g in df[df['D'].isin(incl)].groupby('D'):
    g.to_csv(f'{k}.csv')  # '{}.csv'.format(k)

isin 过滤步骤很重要,当且仅当您的类别多于您想要保存的类别时。如果不是这种情况,并且您想保存所有内容,您的解决方案将简化:

for k, g in df.groupby('D'):
    ...

【讨论】:

  • 感谢@coldspeed
  • 这可能是另一个问题,但我可以在导出之前添加新列吗?
  • @PeterJames123 这取决于您要添加哪些列。你需要做的任何事情都可以在 for 循环中完成。
  • 感谢@coldspeed。我得到了一半的工作stackoverflow.com/q/50831061/9394674
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