Pandas 根据列中的值将数据帧拆分为多个 csv

Question

我有一个与此类似的问题，但我需要一些进一步的步骤。 问题是我的文件包含 50k+ 行。 每行有 4 个值“Indicator”、“Country”、“Date”和“value”。 我想根据国家拆分我的 CSV。 我不知道有多少个国家，所以所有具有相似名称的国家都应该在一个 CSV 文件中，依此类推。 CSV 文件也没有排序。 我正在使用 pandas，这是我目前的代码：

import pandas as pd
def read_csvfile():
    df = pd.read_csv('ebola_data_db_format.csv', sep= ',')
    
    #remove the unneeded columns
    df = df[df['Country'] != "Guinea 2"]  
    df = df[df['Country'] != "Liberia 2"]
   
    #reset the index
    df.reset_index(drop=True, inplace=True)
    print (df.head(10))

read_csvfile()

我希望能够为每个国家/地区创建一个 CSV 文件，这样我就可以分别 plot 他们的数据。 请帮助！

Answer 1

您可以使用分组：

country_dfs = {k:v for k,v in df.groupby('Country')}

要将它们保存在几个 csv 文件中：

for k, v in df.groupby('Country'):
    v.to_csv(f'{k}.csv')

或来自country_dfs ：

for k, v in country_dfs.items():
    v.to_csv(f'{k}.csv')

Answer 2

你可以在这里使用dictionary comprehension ：

dfs_dict = {j: df[df['Country'] == j] for j in df['Country'].unique()}

要在country cdv 中保存country-wise数据，请执行以下操作：

for k, v in dfs_dict.items():
    v.to_csv('{}.csv'.format(k))