我有以下數據集：X Y Z S A_ _ _ _ _0 1 2 1 18 5 3 1 25 6 7 2 19 8 9 2 26 7 7 1 3我想像這樣將它們相應地文件夾它們的 S 和 A 列DATA\S1\A1DATA\S1\A2DATA\S2\A1我只想要我的 csv 文件中的相應 XYZ 值我試過這段代碼。文件夾的創建有效，但我無法將相應的 csv 文件保存到正確的文件夾中。我該如何解決這個問題df 是包含 3 個不同 pandas-dataframes 的列表def write2path(df):? ? path = getcwd()? ? subjects = ["subject%d"%i for i in range(1,31)]? ? activities = [str(i) for i in range(1,7)]? ? try:? ? ? ? path = path + "\\DATA"? ? ? ? mkdir(path)? ? ? ??? ? ? ? for l in subjects:? ? ? ? ? ? temp_path = path +"\\"+ l? ? ? ? ? ? mkdir(temp_path)? ? ? ? ? ? for k in activities:? ? ? ? ? ? ? ? temp_path_child = temp_path +"\\" + k? ? ? ? ? ? ? ? mkdir(temp_path_child)? ? ? ? ? ? ? ? for j in range(len(df)):? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ch='x'? ? ? ? ? ? ? ? ? ??? ? ? ? ? ? ? ? ? ? for i, x in df[j].loc[(['Subject0'] == int(l[7])) & (['Activity0'] == int(k))]:?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? print(x)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? val=chr(ord(ch)+j)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? x.to_csv(temp_path_child+"\\"+f'sensor-{val}.csv', index=False)? ? return self._engine.get_loc(self._maybe_cast_indexer(key))? File "pandas\_libs\index.pyx", line 111, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc? File "pandas\_libs\index.pyx", line 135, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc? File "pandas\_libs\index_class_helper.pxi", line 109, in pandas._libs.index.Int64Engine._check_typeKeyError: False
2 回答
慕慕森
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讓我們使用 pathlib 并使用一些整潔的功能：
from pathlib import Path
def create_folder(path):
if not path.is_dir():
path.mkdir(parents=True)
def if_file_exists(filename,trg_folder,dataframe):
if trg_folder.joinpath(file).is_file():
# if file exists then write behavior here.
else:
dataframe.to_csv(trg_folder.joinpath(filename),index=False)
然后在下面的變量和 groupby 中列出您完全合格的 start_dir - 寫入您的目錄：
start_dir = r'your_start_dir' # like /tmp/files/data
for paths, group in df.groupby(['S','A']):
paths = list(map(str,paths)) # if ints.
target_folder = Path(start_dir).joinpath('DATA','S'+paths[0],'A'+paths[1])
create_folder(target_folder)
file_name = f"S{paths[0]}-A{paths[1]}.csv"
if_file_exists(file_name,target_folder,group)
df = pd.read_csv("your_start_dir\DATA\S1\A1\S1-A1.csv")
print(df)
X Y Z S A
0 0 1 2 1 1
Smart貓小萌
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如果您想為“S”和“A”的每個組合創建一個 csv 文件（比如 data.csv），那么您可以執行 groupby，然后遍歷每個組，分別保存每個組
樣本
df = pd.DataFrame({
'X': [0,8,5,9,6],
'Y': [1,5,6,8,7],
'Z': [2,3,7,8,7],
'S': [1,1,2,2,1],
'A': [1,2,1,2,3]
})
for group_name, df_group in df.groupby(['S','A']):
S = f"S{group_name[0]}"
A = f"A{group_name[1]}"
p = os.path.join(S, A)
if not os.path.exists(p):
os.makedirs(p)
df_group[['X', 'Y', 'Z']].reset_index(drop=True).to_csv(os.path.join(p, f"{S}_{A}.csv"), index=False)
您將獲得以下目錄結構中的文件：
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