[英]Pandas split data frames into multiple csv's based on value from column
[英]Pandas split data frame into multiple csv's based on column value
我有一個與這個問題非常相似的問題,但我需要通過將拆分數據幀保存到 csv 來更進一步。
import pandas as pd
import numpy as np
import os
df = pd.DataFrame({ 'CITY' : np.random.choice(['PHOENIX','ATLANTA','CHICAGO', 'MIAMI', 'DENVER'], 1000),
'DAY': np.random.choice(['Monday','Tuesday','Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday'], 1000),
'TIME_BIN': np.random.randint(1, 86400, size=1000),
'COUNT': np.random.randint(1, 700, size=1000)})
df['TIME_BIN'] = pd.to_datetime(df['TIME_BIN'], unit='s').dt.round('10min').dt.strftime('%H:%M:%S')
print(df)
OUTPUT:
CITY COUNT DAY TIME_BIN
0 ATLANTA 476 Thursday 12:20:00
1 PHOENIX 50 Saturday 15:40:00
2 MIAMI 250 Friday 08:20:00
3 CHICAGO 358 Monday 15:40:00
4 PHOENIX 217 Thursday 22:10:00
5 MIAMI 12 Thursday 21:40:00
6 DENVER 22 Friday 10:30:00
7 CHICAGO 645 Sunday 23:40:00
8 MIAMI 188 Sunday 08:40:00
我想為每個城市制作一個單獨的數據框並將其保存為 .csv。 下面的代碼有效,但我如何在無需明確說明每個城市的情況下以 Pythonic 方式進行操作? 真實數據集大約有 20 個城市,所以我不想重復這 20 次。 我認為下面的代碼可以使用 for 循環在 1-2 行中完成,但我不知道它會是什么樣子。 類似於“對於 df['CITY'] 中的城市”
df_phoenix = df[df['CITY'] == "PHOENIX"]
df_atlanta = df[df['CITY'] == "ATLANTA"]
df_chicago = df[df['CITY'] == "CHICAGO"]
df_phoenix.to_csv(os.getcwd() + "/data_phoenix.csv")
df_atlanta.to_csv(os.getcwd() + "/data_atlanta.csv")
df_chicago.to_csv(os.getcwd() + "/data_chicago.csv")
我認為您需要使用自定義 lambda 函數或循環進行groupby
:
f = lambda x: x.to_csv(os.getcwd() + "/data_{}.csv".format(x.name.lower()), index=False)
df.groupby('CITY').apply(f)
for i, x in df.groupby('CITY'):
x.to_csv(os.getcwd() + "/data_{}.csv".format(i.lower()), index=False)
通過評論編輯,謝謝@Anton vBR:
for i, x in df.groupby('CITY'):
p = os.path.join(os.getcwd(), "data_{}.csv".format(i.lower()))
x.to_csv(p, index=False)
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