Python 如何按列名筛选值，然后将具有相同值的行提取到另一个CSV文件？蟒蛇/熊猫

我有一个有4列的熊猫数据框，第一列是“ID号”。我试图过滤“ID号”，并将相同的值捆绑在一起。之后，我想将每个具有相同值的文件提取到一个不同的csv文件中，并使用其受尊重的名称

数据帧：

     ID Number    col2           col3     DATE
0   111            0.5          -0.6    20160104
1   118           -0.1          -0.6    20160104
2   11D            0.3          -1.1    20160104
3   111           -0.7          -0.9    20150102


 ***Output I need:***
 Number ID    col2           col3     DATE
0   111            0.5          -0.6    20160104
1   111           -0.7          -0.9    20150102

---

我试图做一些事情，但是我找不到任何关于如何过滤列，然后在线提取的内容。谢谢大家!

您可以将

duplicated

与param一起使用

keep=False

，这样它会为所有重复的行返回

True

，并屏蔽df：

In [16]:
df[df['ID Number'].duplicated(keep=False)]

Out[16]:
  ID Number  col2  col3      DATE
0       111   0.5  -0.6  20160104
3       111  -0.7  -0.9  20150102

对于第二部分，您可以执行以下操作：

gp = df[df['ID Number'].duplicated(keep=False)].groupby('ID Number')
gp.apply(lambda x: x.to_csv(str(x.name) + '.csv')

编辑

实际上，如果您只是想将具有相同ID号的所有行写入命名的csv，那么：

df.groupby('ID Number').apply(lambda x: x.to_csv(str(x.name) + '.csv'))

---

应该做你想做的事

你可以将

duplicated

与param一起使用

keep=False

，这样它会为所有重复的行返回

True

，并屏蔽df：

In [16]:
df[df['ID Number'].duplicated(keep=False)]

Out[16]:
  ID Number  col2  col3      DATE
0       111   0.5  -0.6  20160104
3       111  -0.7  -0.9  20150102

对于第二部分，您可以执行以下操作：

gp = df[df['ID Number'].duplicated(keep=False)].groupby('ID Number')
gp.apply(lambda x: x.to_csv(str(x.name) + '.csv')

编辑

实际上，如果您只是想将具有相同ID号的所有行写入命名的csv，那么：

df.groupby('ID Number').apply(lambda x: x.to_csv(str(x.name) + '.csv'))

---

应该做你想做的事

实际上，你只是想将每个唯一的ID号写入一个新的csv吗？如果是这样的话，那么

df.groupby（'ID Number'）.apply（lambda x:x.to_csv（str（x.name）+'.csv'）

应该有效。实际上，您只是想将每个唯一的ID号写入一个新的csv吗？如果是这样的话

df.groupby（'ID Number'）.apply（lambda x:x.to_csv（str（x.name）+'.csv'））

应该适用于编辑后的第二部分，我在哪里可以指定保存这些文件的输出路径？很抱歉，您想要的是类似

df.groupby（'ID Number'）。apply（lambda x:x.to_csv（r'c:\output\'+str（x.name）+'.csv'））

或者您可以定义一个输出路径变量

path='c:/my_output_folder/'，然后执行

df.groupby（'ID Number'）。应用（lambda x:x.to_csv（path+str（x.name）+'.csv'））`是的，您提供的代码工作得很好！感谢您的帮助！对于编辑后的第二部分，我在哪里可以指定保存这些文件的输出路径？很抱歉，您需要的是类似

df.groupby（'ID Number'）。apply（lambda x:x.to_csv（r'c:\output\'+str（x.name）+'.csv'））

或者您可以定义一个输出路径变量

path='c:/my_output_folder/'，然后执行

df.groupby（'ID Number'）。apply（lambda x:x.to_csv（path+str（x.name）+'.csv'）`是的，您提供的代码工作得很好！感谢您的帮助！