我有一個清單數據列表 [['mark', 1], ['tom', 2], ['mark', 3], ['mark', 4], ['tom', 5], ['stuart', 6]]傳遞 data_list 值以在此處運行。 for name_list in data_list: convertMerge(name_list)以及一個接受列表并將其轉換為 df 并保存的函數。 def convertMerge(name_list): df = pd.DataFrame([name_list],columns=['name','id']) df.to_csv('names'.csv)如果 df 具有相同的name.（這必須發生在convertMerge函數內部）。結果輸出應該有這樣的 df ： df with mark mark.csv name id 0 mark 1 1 mark 3 2 mark 4 df with tom tom.csv name id 0 tom 2 1 tom 5 df with stuart stuart.csv` name id 0 stuart 6
5 回答
阿波羅的戰車
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此解決方案也適用，使用unique：
data_list = [['mark', 1], ['tom', 2], ['mark', 3], ['mark', 4], ['tom', 5], ['stuart', 6]]
df = pd.DataFrame(data_list, columns=['name', 'id'])
for name in df['name'].unique():
? ? df.loc[df['name'] == name].to_csv(name + '.csv')
牛魔王的故事
TA貢獻1830條經驗 獲得超3個贊
試試這個df.groupby：
>>> master_df = pd.DataFrame(data_list, columns = ['name', 'ID'])
>>> for key, sub_df in master_df.groupby('name'):
? ? ? ? sub_df.reset_index(drop=True).to_csv(key + '.csv')
對于您的功能：
def convertMerge(name_list):
? ? df = pd.DataFrame(name_list,columns=['name','id'])
? ? for key, sub_df in df.groupby('name'):
? ? ? ? sub_df.reset_index(drop=True).to_csv(key + '.csv')
convertMerge(data_list)
如果打印它看起來像這樣：
>>> master_df = pd.DataFrame(data_list, columns = ['name', 'ID'])
>>> for key, sub_df in master_df.groupby('name', sort=False):
? ? ? ? print(key + '.csv')
? ? ? ? sub_df.reset_index(drop=True)
# output:
mark.csv
? ?name? ID
0? mark? ?1
1? mark? ?3
2? mark? ?4
tom.csv
? name? ID
0? tom? ?2
1? tom? ?5
stuart.csv
? ? ?name? ID
0? stuart? ?6
喵喔喔
TA貢獻1735條經驗 獲得超5個贊
我認為這是您喜歡的解決方案......邏輯在convertMerge
data_list = [['mark', 1], ['tom', 2], ['mark', 3], ['mark', 4], ['tom', 5], ['stuart', 6]]
def convertMerge(name_list):
name = name_list[0]
df = pd.DataFrame([name_list],columns=['name','id'])
if not os.path.isfile(f'{name}.csv'):
df.to_csv(f'{name}.csv')
else:
df.to_csv(f'{name}.csv', mode='a', header=False)
for name_list in data_list:
convertMerge(name_list)
Helenr
TA貢獻1780條經驗 獲得超4個贊
你可以用apply做到這一點：
pd.DataFrame([['mark',?1],?['tom',?2],?['mark',?3],?['mark',?4],?['tom',?5],?['stuart',?6]],?columns?=?['name',?'ID']).groupby('name').apply(lambda?d:?d.to_csv(f'{d.name}.csv',?index=False))
FFIVE
TA貢獻1797條經驗 獲得超6個贊
這應該做你想做的：
data_list = [['mark', 1], ['tom', 2], ['mark', 3], ['mark', 4], ['tom', 5], ['stuart', 6]]
def convertMerge():
df = pd.DataFrame()
for name_list in data_list:
df = df.append(pd.DataFrame([name_list],columns=['name','id']))
[y.reset_index(drop = True).to_csv(x + '.csv', index = False) for x, y in df.groupby('name')]
convertMerge()
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