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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。

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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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1回答

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PythonにおけるひとつのCSVファイルの分割方法

Danrussia

総合スコア44

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。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2019/06/20 13:08

前提・実現したいこと

Pythonにおいて下記の様なデータフレーム(本当に見づらくて申し訳ありません...)の各Label名ごとにデータを纏めて(Sumple,BeanNumbeを含めて)各LabelごとにCSVファイルの作成を行いたいです。
イメージ説明
Labelごと(img061c,img062c,img063c ... )下記のようなデータセットのイメージです。

LabelSumpleBeanNumber
img061c.jpgくるみ豆B2
img061c.jpgくるみ豆B2
img061c.jpgくるみ豆B2
...
img061c.jpgくるみ豆B2
LabelSumpleBeanNumber
img065c.jpg五葉黒豆B6
img065c.jpg五葉黒豆B6
img065c.jpg五葉黒豆B6
...
img065c.jpg五葉黒豆B6
LabelSumpleBeanNumber
img093c.jpg濃緑丸豆B39
img093c.jpg濃緑丸豆B39
img093c.jpg濃緑丸豆B39
...
img093c.jpg濃緑丸豆B39

該当のソースコード

Python

1for Label in list(df["Label"]): 2 df[df["Label"]==Label].to_csv(Label.replace(".jpg", "New") + ".csv", index=False, encoding='shift_jis')

発生している問題・エラーメッセージ

--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-61-772a4aeb0e14> in <module>() 1 for Label in list(df["Label"]): ----> 2 df[df["Label"]==Label].to_csv(Label.replace(".jpg", "New") + ".csv", index=False, encoding='shift_jis') AttributeError: 'float' object has no attribute 'replace'

試したこと

「AttributeError: 'float' object has no attribute 'replace'」というエラーコードだったので、
「df.dtyps」を用いてコラムごとの性質を見ましたが、対象としているLabelはobjectした。

Area float64 Label object Sumple object Bean Number object dtype: object

もしかしたら、データ全体が"object"でないと効果を発揮しないのではと思い、全てをobject型に変換してみましたが、やはり同様のエラーコードでダメでした。

参考にしたサイト

https://teratail.com/questions/edit/185208

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Anaconda
Python
Pycharm
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回答1

0

自己解決

本当に何かの手違いで基データに明らかにデータ形式が違うのが混じっていたのが原因みたいです。
大量のデータを統合する時に、統合前には絶対に手をつけてはいけない(戒め)

投稿2019/06/20 15:14

Danrussia

総合スコア44

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