Question

我得到了一个.csv文件，其中包含来自11种不同测量设备的18k行数据。我正在尝试为每个测量设备复制/写入一个文件，以便稍后进行绘制，以使平均值更容易。但是，通过这段代码，我将它们组合在一起，从YT教程和Web来源进行了打乱，这些文件中写入的唯一内容是“字段名” /列名（无论这些名称的正确名称是什么）。它只是在插入.csv的第一行之后停止，而不是在每一行中寻找正确的值并将其插入新的.csv文件中

我试图使用一个for循环，该循环中有11个不同的if / elif条件，我认为这会将device_id的列过滤为正确的设备文件。

import csv
with open('Data.csv', 'r') as Data_puntenOG:
    Data_punten = csv.DictReader(Data_puntenOG)
    for line in Data_punten:
        if line['device_id'] == 'prototype01':
            with open('HS361.csv', 'w') as HS361:        
                csv_HS361 = csv.writer(HS361)
                csv_HS361.writerow(line)
        elif line['device_id'] == "prototype02":
            with open('MinID8.csv', 'w') as MinID8:
                csv_MinID8 = csv.writer(MinID8)
                csv_MinID8.writerow(line)

，然后再从原型03到原型12，再添加9条具有不同名称/条件的相同elif行，因为9除外，因为那不在.csv文件中

11个文件，仅.csv的第一行（id，device_id，measurement_type，measurement_value，时间戳）而不是一大堆包含.csv文件中的数据的行

Answer 1

如果已安装熊猫，这将读取文件并将具有相同“ device_id”的所有行写到一个单独的文件中，文件名为“ device_id”。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('Data.csv')

EDIT:
for id in df['device_id'].unique():
    df[df['device_id'] == id].to_csv(f"{id}.csv")

Answer 2

我认为最方便的方法是使用熊猫的groupby，因为它既提供了唯一ID，又提供了其对应的子数据帧：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('Data.csv')

for id, group in df.groupby('device_id'):
      group.to_csv(f'{id}.csv')

我正在尝试在python中排序/拆分csv

2 个答案: