Разделение файла csv на фрейм данных panda несколькими столбцами
У меня есть файл tsv с несколькими столбцами. Есть 10 и более столбцов, но важными для меня столбцами являются те, у которых есть имя user_name, shift_id, url_id. Я хочу создать кадр данных, который сначала разделяет весь файл csv на основе user_names, т. Е. Группируются только строки с одинаковым именем пользователя. Из этого куска я делаю еще один кусок, где только строки с определенным shift_id группируются вместе, а затем из этого куска делают кусок с тем же URL-адресом. Я, к сожалению, не могу поделиться данными из-за правила компании и сделать воображаемую таблицу данных более запутанной.
У двух других столбцов есть метки времени. Я хочу рассчитать продолжительность времени куска, но только после того, как я группирую кусок в соответствии с этими столбцами.
- Ошибка при скрещивании Python для ARM
- Unorderable Types: int () <str ()
- Различные результаты модуляции и межсетевого разделения для float и Decimal
- Как написать код ререйза исключения, совместимый как с Python 2, так и с Python 3?
- Установка пакета в Python
Я видел ответы, разделяющие кадр данных на определенное значение столбца, но в моем случае у меня есть три значения столбца, и порядок, в котором они разделены, тоже имеет значение.
Спасибо за помощь!
- Поиск пакетов, поддерживающих Python 3.x vs. 2.7.x
- Имя «xrange» не определено в Python 3
- Скальные бумажные ножницы в Python
- Как утверждать операторы <и> = не реализованы?
- Определить, имеет ли список последовательные элементы, равные в python
- Как загрузить Pygame для Python 3.5.1?
- Преобразование римских чисел в целые числа в python
- Как изменить цвет определенных слов в текстовом виджете tkinter?
One Solution collect form web for “Разделение файла csv на фрейм данных panda несколькими столбцами”
Предполагая, что вы читаете столбцы в dataframe
df = pd.DataFrame({'col1':[1,2,3], 'col2':[4,5,6],'col3':[7,8,9], 'col4':[1,2,3],'col5':[1,2,3],'col6':[1,2,3], 'col7':[1,2,3],'col8':[1,2,3],'col9':[1,2,3], 'col91':[1,2,3]}) print(df)
Вывод:
col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7 col8 col9 col91 0 1 4 7 1 1 1 1 1 1 1 1 2 5 8 2 2 2 2 2 2 2 2 3 6 9 3 3 3 3 3 3 3
Теперь мы можем выбрать только три столбца, представляющие интерес, пусть это будут col1, col2, and col3
tmp_df = df[['col1', 'col2', 'col3']] print(tmp_df)
Вывод:
col1 col2 col3 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9
Далее мы хотим отфильтровать на основе трех значений столбца:
final_df = tmp_df[(tmp_df.col1 == 1) & (tmp_df.col2 == 4) & (tmp_df.col3== 7)] print(final_df)
Вывод:
col1 col2 col3 0 1 4 7
После чтения в dataframe все эти шаги могут быть достигнуты в одной строке:
final = df[['col1', 'col2', 'col3']][(df.col1 == 1) & (df.col2 == 4) & (df.col3== 7)] final
Надеюсь, поможет!
Обновить:
df = pd.DataFrame({'col1':[1,1,1,1,1], 'col2':[4,4,4,4,7],'col3':[7,7,9,7,7], 'col4':['X','X','X','X','X'],'col5':['X','X','X','X','X'],'col6':['X','X','X','X','X'], 'col7':['X','X','X','X','X'],'col8':['X','X','X','X','X'],'col9':['X','X','X','X','X'], 'col91':['X','X','X','X','X']}) print(df)
Вывод:
col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7 col8 col9 col91 0 1 4 7 XXXXXXX 1 1 4 7 XXXXXXX 2 1 4 9 XXXXXXX 3 1 4 7 XXXXXXX 4 1 7 7 XXXXXXX
Теперь, используя аналогичную маскировку, как указано выше:
final = df[(df.col1 == 1) & (df.col2 == 4) & (df.col3== 7)] final
Вывод:
col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7 col8 col9 col91 0 1 4 7 XXXXXXX 1 1 4 7 XXXXXXX 3 1 4 7 XXXXXXX
- Расширьте некоторые подстроки элегантно внутри большей строки в python
- Как добавить модуль в Kivy для Android?