我有一个示例pandas数据框:
import pandas as pd
df = {'ID': [73, 68,1,94,42,22, 28,70,47, 46,17, 19, 56, 33 ],
'CloneID': [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4 ],
'VGene': ['64D', '64D', '64D', 61, 61, 61, 311, 311, 311, 311, 311, 311, 311, 311]}
df = pd.DataFrame(df)
它看起来像这样:
df
Out[7]:
CloneID ID VGene
0 1 73 64D
1 1 68 64D
2 1 1 64D
3 1 94 61
4 1 42 61
5 2 22 61
6 2 28 311
7 3 70 311
8 3 47 311
9 3 46 311
10 4 17 311
11 4 19 311
12 4 56 311
13 4 33 311
我想写一个简单的脚本将每个cloneID输出到不同的输出文件。所以在这种情况下会有4个不同的文件。 第一个文件名为'CloneID1.txt',它看起来像这样:
CloneID ID VGene
1 73 64D
1 68 64D
1 1 64D
1 94 61
1 42 61
第二个文件名为'CloneID2.txt':
CloneID ID VGene
2 22 61
2 28 311
第三个文件名为'CloneID3.txt':
CloneID ID VGene
3 70 311
3 47 311
3 46 311
,最后一个文件是'CloneID4.txt':
CloneID ID VGene
4 17 311
4 19 311
4 56 311
4 33 311
我在网上找到的代码是:
import pandas as pd
data = pd.read_excel('data.xlsx')
for group_name, data in data.groupby('CloneID'):
with open('results.csv', 'a') as f:
data.to_csv(f)
但它将所有内容输出到一个文件而不是多个文件。
答案 0 :(得分:3)
您可以执行以下操作:
In [19]:
gp = df.groupby('CloneID')
for g in gp.groups:
print('CloneID' + str(g) + '.txt')
print(gp.get_group(g).to_csv())
CloneID1.txt
,CloneID,ID,VGene
0,1,73,64D
1,1,68,64D
2,1,1,64D
3,1,94,61
4,1,42,61
CloneID2.txt
,CloneID,ID,VGene
5,2,22,61
6,2,28,311
CloneID3.txt
,CloneID,ID,VGene
7,3,70,311
8,3,47,311
9,3,46,311
CloneID4.txt
,CloneID,ID,VGene
10,4,17,311
11,4,19,311
12,4,56,311
13,4,33,311
所以在这里我们迭代for g in gp.groups:
中的组,我们使用它来创建结果文件路径名并在组上调用to_csv
,以便以下内容适合您:
gp = df.groupby('CloneID')
for g in gp.groups:
path = 'CloneID' + str(g) + '.txt'
gp.get_group(g).to_csv(path)
实际上以下内容会更简单:
gp = df.groupby('CloneID')
gp.apply(lambda x: x.to_csv('CloneID' + str(x.name) + '.txt'))