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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我有以下数据框:
0 1 2 3 4
0 1.JPG NaN NaN NaN NaN
1 2883 2957.0 3412.0 3340.0 miscellaneous
2 3517 3007.0 4062.0 3371.0 miscellaneous
3 5678 3158.0 6299.0 3423.0 miscellaneous
4 1627 3287.0 2149.0 3694.0 miscellaneous
5 2894 3272.0 3421.0 3664.0 miscellaneous
6 3525 3271.0 4064.0 3672.0 miscellaneous
7 4759 3337.0 5321.0 3640.0 miscellaneous
8 6141 3289.0 6664.0 3654.0 miscellaneous
9 1017 3598.0 1539.0 3979.0 miscellaneous
10 1624 3586.0 2155.0 3993.0 miscellaneous
11 2252 3612.0 2777.0 3967.0 miscellaneous
12 3211 3548.0 3735.0 3944.0 miscellaneous
13 6052 3616.0 6572.0 3983.0 miscellaneous
14 691 3911.0 1204.0 4223.0 miscellaneous
15 2.JPG NaN NaN NaN NaN
16 3.JPG NaN NaN NaN NaN
17 5384 2841.0 5963.0 3095.0 miscellaneous
18 5985 2797.0 6611.0 3080.0 miscellaneous
19 3512 3012.0 4025.0 3366.0 miscellaneous
20 5085 2974.0 5587.0 3367.0 miscellaneous
21 2593 3224.0 3148.0 3469.0 miscellaneous
22 1044 3630.0 1511.0 3928.0 miscellaneous
23 4764 3619.0 5283.0 3971.0 miscellaneous
24 5103 3613.0 5635.0 3928.0 miscellaneous
我想将此数据框拆分为多个 csv,这样:第一个 csv 应命名为 1.csv,并包含低于 1.jpg 的所有数据,依此类推。例如,导出的 CSV 应类似于:
1.csv
2883 2957 3412 3340 miscellaneous
3517 3007 4062 3371 miscellaneous
5678 3158 6299 3423 miscellaneous
1627 3287 2149 3694 miscellaneous
2894 3272 3421 3664 miscellaneous
3525 3271 4064 3672 miscellaneous
4759 3337 5321 3640 miscellaneous
6141 3289 6664 3654 miscellaneous
1017 3598 1539 3979 miscellaneous
1624 3586 2155 3993 miscellaneous
2252 3612 2777 3967 miscellaneous
3211 3548 3735 3944 miscellaneous
6052 3616 6572 3983 miscellaneous
691 3911 1204 4223 miscellaneous
2.csv(此 csv 应为空)
3.csv
5384 2841 5963 3095 miscellaneous
5985 2797 6611 3080 miscellaneous
3512 3012 4025 3366 miscellaneous
5085 2974 5587 3367 miscellaneous
2593 3224 3148 3469 miscellaneous
1044 3630 1511 3928 miscellaneous
4764 3619 5283 3971 miscellaneous
5103 3613 5635 3928 miscellaneous
如何使用 python 和 pandas 执行此操作?
最佳答案
您可以使用:
for n,g in df.assign(grouper = df['0'].where(df['1'].isnull())
.ffill().astype('category'))\
.dropna().groupby('grouper'):
g.drop('grouper', axis=1).to_csv(n+'.csv', header=None, index=False)
注意:使用 astype('category') 来选取没有记录的组
输出!dir *.JPG.csv
04/30/2018 03:43 PM 657 1.JPG.csv
04/30/2018 03:43 PM 0 2.JPG.csv
04/30/2018 03:43 PM 376 3.JPG.csv
列出1.jpg.csv的内容
2883,2957.0,3412.0,3340.0,miscellaneous
3517,3007.0,4062.0,3371.0,miscellaneous
5678,3158.0,6299.0,3423.0,miscellaneous
1627,3287.0,2149.0,3694.0,miscellaneous
2894,3272.0,3421.0,3664.0,miscellaneous
3525,3271.0,4064.0,3672.0,miscellaneous
4759,3337.0,5321.0,3640.0,miscellaneous
6141,3289.0,6664.0,3654.0,miscellaneous
1017,3598.0,1539.0,3979.0,miscellaneous
1624,3586.0,2155.0,3993.0,miscellaneous
2252,3612.0,2777.0,3967.0,miscellaneous
3211,3548.0,3735.0,3944.0,miscellaneous
6052,3616.0,6572.0,3983.0,miscellaneous
691,3911.0,1204.0,4223.0,miscellaneous
关于python - 根据条件分割数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50107263/
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