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我正在尝试将单行多列 (.csv) 转换为 n-rowsx3columns 并将其保存在新文件(csv 或 txt)中
数据:
51.9596,-115.1437,6.0000,51.9596,-115.1285,6.0000,51.9686,-115.1588,6.0000,51.9686,-115.1437,10.5000,51.9686,-115.1285,10.5000,51.9686,-115.1134,8.0000,51.9776,-115.1891,7.5000,51.9776,-115.1740,7.5000,51.9776,-115.1588,7.5000,51.9776,-115.1437,8.0000,51.9776,-115.1285,8.0000,51.9776,-115.1134,8.0000,51.9866,-115.1891,7.0000
我要:
52.9596,-118.1437,6.0000
51.9596,-115.1285,6.0000
54.9686,-119.1588,6.0000
53.9686,-119.1437,10.5000
54.9686,-117.1285,10.5000
55.9686,-111.1134,8.0000
56.9776,-112.1891,7.5000
57.9776,-117.1740,7.5000
58.9776,-112.1588,7.5000
59.9776,-117.1437,8.0000
50.9776,-114.1285,8.0000
50.9776,-115.1134,8.0000
50.9866,-116.1891,7.0000
代码:
import pandas as pd
df=pd.read_csv('~\datatest\datatest2.csv', sep=',')
for i in len (0, len(df), 3):
df1=df
df1.to_csv('~\datatest\out.csv', sep=',')
最佳答案
据我了解,这应该可以解决问题:
import pandas as pd
df=pd.read_csv('~\datatest\datatest2.csv', sep=',')
#reshaping your dataframe as an array and storing it in df2
df2 = df.values.reshape(int(len(df.columns)/3), 3)
#converting df2 (that's currently an array) to a dataframe
df2 = pd.DataFrame.from_records(df2)
#exporting it
df2.to_csv(your_filepath, separator)
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!