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Python 2.7

Python 2.7は2.xシリーズでは最後のメジャーバージョンです。Python3.1にある機能の多くが含まれています。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

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DaichiYasuda

総合スコア173

Python 2.7

Python 2.7は2.xシリーズでは最後のメジャーバージョンです。Python3.1にある機能の多くが含まれています。

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投稿2017/11/13 16:05

編集2022/01/12 10:55

実現したいこと

下記のようなtest.txtファイルがあります。

txt

1[{u'faceId': u'8445cf3e-9aea-4d32-9613-c1365ae5de0c', u'faceAttributes': {u'gender': u'male', u'age': 22.7}}]

txt

1faceID,gender,age 28445cf3e-9aea-4d32-9613-c1365ae5de0c,male,22.7

というcsvファイルに変更したいです。

pandasを使って頑張っていましたが解決しそうにないのでご教示お願い致します。

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umyu

2017/11/13 16:20

作成途中のコードを追記してくださいな。
yag1kaz

2017/11/15 06:47

出力の希望が間違っている可能性はないですか?faceID,gender,age\n8445cf3e-9aea-4d32-9613-c1365ae5de0c,male,22.7の様に出力をしたいのでは?
DaichiYasuda

2017/11/15 14:26

申し訳ないです。yag1kaz様の仰る通りです
guest

回答3

0

『pandas を使って』と言うなら・・・

Python

1import pandas as pd 2 3with open('test.txt') as f: 4 df = pd.DataFrame(eval(f.read())) 5 pd.concat([df['faceId'], df['faceAttributes'].apply(pd.Series)], axis=1).to_csv('out.csv', index=False)

投稿2017/11/14 01:22

magichan

総合スコア15898

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0

おそらく大量の顔データがあって、それをCSV形式に変更したいと推測して回答します。

(pandasは使わずに処理していますが、応用しやすい変数名と構造にしていますのでご参考まで)

Python

1list_data = [{u'faceId': u'8445cf3e-9aea-4d32-9613-c1365ae5de0c', u'faceAttributes': {u'gender': u'male', u'age': 22.7}}] 2dict_data = list_data[0] 3str_csv = "faceId,gender,age\n" + \ 4 dict_data['faceId'] + "," + \ 5 dict_data['faceAttributes']['gender'] + "," + \ 6 str(dict_data['faceAttributes']['age']) 7print(str_csv)

投稿2017/11/16 02:39

yag1kaz

総合スコア253

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0

完全なるGarbage-in, Garbage-out。。。

python

1 2from ast import literal_eval 3from operator import itemgetter 4 5 6test_txt = ( 7 "[{u'faceId': u'8445cf3e-9aea-4d32-9613-c1365ae5de0c', " 8 "u'faceAttributes': {u'gender': u'male', u'age': 22.7}}]" 9) 10data = literal_eval(test_txt) 11 12header = [ 13 next(filter(lambda s: "id" in s.lower(), data[0].keys()))[:-1] + "D", 14] + sorted(data[0]["faceAttributes"], reverse=True) 15print(*header, sep=",") 16 17for attr in (itemgetter("faceAttributes")(r) for r in data): 18 row = [ 19 next(filter(lambda s: s != "age", attr.keys())), 20 "age", 21 attr["age"], 22 ] 23 print(*row, sep=",")

投稿2017/11/14 00:56

YouheiSakurai

総合スコア6142

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