Ich habe einen Datenrahmen, df
, die wie folgt aussieht:Iterative Erstellung von CSV-Dateien, die von Serie in Pandas
Site Roadname Count id Count_norm
9 A316 Twickenham Rd, Richmond 1474 9SOUTHBOUND 1428
9 A316 Twickenham Rd, Richmond 1375 9SOUTHBOUND 1329
9 A316 Twickenham Rd, Richmond 1052 9SOUTHBOUND 1006
9 A316 Twickenham Rd, Richmond 986 9SOUTHBOUND 940
9 A316 Twickenham Rd, Richmond 1071 9SOUTHBOUND 1025
9 A316 Twickenham Rd, Richmond 1206 9SOUTHBOUND 1160
9 A316 Twickenham Rd, Richmond 1474 9NORTHBOUND 1428
9 A316 Twickenham Rd, Richmond 1375 9NORTHBOUND 1329
9 A316 Twickenham Rd, Richmond 1052 9NORTHBOUND 1006
9 A316 Twickenham Rd, Richmond 986 9NORTHBOUND 940
9 A316 Twickenham Rd, Richmond 1071 9NORTHBOUND 1025
9 A316 Twickenham Rd, Richmond 1206 9NORTHBOUND 1160
ich durch eine Reihe separater csv die erstellen können:
11N_series = results[results.id == "11NORTHBOUND"]
11N_series.to_csv('./11NORTHBOUND.csv')
Dies erfordert jedoch ich, um den Namen jeder Serie zu definieren (id
)
Wie kann ich durch df
Datenrahmen iterieren und eine CSV perexportieren?
ich die Zählung pro-ID und den Namen von sehen:
[in] id_count = results.groupby(["id"]).size()
print(id_count)
[out]
id
11NORTHBOUND 467
11SOUTHBOUND 467
15NORTHBOUND 467
Nach Gruppierung Sie Gruppen aufrufen können zurückkehren ein dict von der Gruppen und dann "get_group" für eine bestimmte Gruppe wird ein df-Schlüssel für diese Gruppe zurückgeben siehe: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.core.groupby.GroupBy.groups.html# pandas.core.groupby.GroupBy.groups und http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.core.groupby.GroupBy.get_group.html#pandas.core.groupby.GroupBy.get _group – EdChum