按列分组数据框并保存到其他目录 样本

问题描述

我有以下数据集：

friend

我想像这样将它们的S和A列分别放在文件夹中

X Y Z S A
_ _ _ _ _
0 1 2 1 1
8 5 3 1 2
5 6 7 2 1
9 8 9 2 2
6 7 7 1 3

并且我只想要csv文件中的相应XYZ值

我尝试过这段代码。创建文件夹的工作，但我无法将相应的csv文件保存到正确的文件夹。我该如何解决该问题

df是包含3个不同的pandas-dataframes的列表

DATA\S1\A1
DATA\S1\A2
DATA\S2\A1

def write2path(df):
    path = getcwd()
    subjects = ["subject%d"%i for i in range(1,31)]
    activities = [str(i) for i in range(1,7)]
    try:
        path = path + "\\DATA"
        mkdir(path)
        
        for l in subjects:
            temp_path = path +"\\"+ l
            mkdir(temp_path)
            for k in activities:
                temp_path_child = temp_path +"\\" + k
                mkdir(temp_path_child)
                for j in range(len(df)):
                    ch='x'
                    
                    for i,x in df[j].loc[(['Subject0'] == int(l[7])) & (['Activity0'] == int(k))]: 
                        print(x)
                        val=chr(ord(ch)+j)
                        x.to_csv(temp_path_child+"\\"+f'sensor-{val}.csv',index=False)

what i am trying to achieve

解决方法

如果要为“ S”和“ A”的每个组合创建一个csv文件（例如data.csv），则可以进行groupby，然后遍历每个组，分别保存每个组

样本

df = pd.DataFrame({
    'X': [0,8,5,9,6],'Y': [1,6,7],'Z': [2,3,7,'S': [1,1,2,1],'A': [1,3]
})

for group_name,df_group in df.groupby(['S','A']):
  S = f"S{group_name[0]}"
  A = f"A{group_name[1]}"
  p = os.path.join(S,A)
  if not os.path.exists(p):
    os.makedirs(p)
    
  df_group[['X','Y','Z']].reset_index(drop=True).to_csv(os.path.join(p,f"{S}_{A}.csv"),index=False)

您将获得以下目录结构中的文件：

,

让我们使用pathlib并使用一些简洁的函数。

from pathlib import Path

def create_folder(path):
    if not path.is_dir():
        path.mkdir(parents=True)

def if_file_exists(filename,trg_folder,dataframe):
    if trg_folder.joinpath(file).is_file():
        # if file exists then write behavior here.
    else:
        dataframe.to_csv(trg_folder.joinpath(filename),index=False)
    

---

然后在下面的变量中列出您完全合格的start_dir并进行分组依据-写入您的目录。

start_dir = r'your_start_dir' # like /tmp/files/data 

for paths,group in df.groupby(['S','A']):
    paths = list(map(str,paths)) # if ints.
    target_folder = Path(start_dir).joinpath('DATA','S'+paths[0],'A'+paths[1])
    create_folder(target_folder)
    file_name = f"S{paths[0]}-A{paths[1]}.csv"
    if_file_exists(file_name,target_folder,group)
    

df = pd.read_csv("your_start_dir\DATA\S1\A1\S1-A1.csv")

print(df)

   X  Y  Z  S  A
0  0  1  2  1  1