导出多个csv文件，只包含原始数据框架中包含相同ID值的记录

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我想从一个csv文件中创建单独的数据框，每一行有相同的ID到一个新的数据框（或csv文件）......除非我打开包含成千上万ID的csv文件，否则ID的列表是未知的......。我不一定需要每个ID单独的数据框架，但我需要每个ID单独的csv文件......csv可以以批处理命名，并保存在与df1源相同的文件路径中。

df1source: ID A B 0 B345 男性 12 1 B980 女 34 2 B980 女 44 3 B345 雌性 04 4 B456 男 78

输入pandas作为pd

df1 = pd.read_csv(r "C:file\path\df1source.csv")

desired output:

df2 = ID A B 0 B345 男性 12 1个B345内螺纹04

df3 = ID A B 0 B980 女性 34 1 B980 女性 44

df4 = ID A B 0 B456坏78

1 个评论

vignesh kanakavalli ：

正确显示你的代码

python

pandas

dataframe

loops

csv

Dave66

发布于 2022-07-16

1 个回答

Andrew

发布于 2022-07-16

已采纳

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你可以用类似于numpy的方式屏蔽你的DataFrame。替换代码0】或 mask = df.<column>==<value> ，用 df[mask] 屏蔽你的DataFrame。

Example

import pandas as pd
l = 10
df = pd.DataFrame({'ID': np.arange(l)%4,  # %4 to get 4 IDs
                   'y': np.random.random(l)})
df_id_list = []
for i in df.ID.unique():
    df_id_list.append(df[df.ID==i])
df_id_list[0]

`Alternative if IDs are unique anyhow`


         
          如果你的ID是唯一的，可能没有必要将DataFrame分割成ID。每个ID由DataFrame的一行表示，即一个
          
           pd.Series
          
          。为了通过ID访问某一行，你可以将ID列设为索引。
         
         l = 10
df = pd.DataFrame({'ID': np.arange(l)**2, 'y': np.arange(l)})

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