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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。

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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PandasのDataFremeを空行で分割したい

barobaro

総合スコア1286

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。

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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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投稿2020/08/19 11:36

編集2020/08/19 13:26

前提・実現したいこと

DataFremeを空行でそれぞれ分割したいのですがきれいに分割できません
他に良い方法があれば教えてください

こちらのDataFrameから

県名あああいいいううう
A123
B456
C789
区分えええおおおかかか
D123
E456
名前きききくくくけけけ
F123
G456
H789

以下の3つのDataFrameを作成したい

県名あああいいいううう
A123
B456
C789
区分えええおおおかかか
D123
E456
名前きききくくくけけけ
F123
G456
H789

該当のソースコード

python

1import io 2import pandas as pd 3 4data = """\ 5県名,あああ,いいい,ううう 6A,1,2,3 7B,4,5,6 8C,7,8,9 9,,, 10区分,えええ,おおお,かかか 11D,1,2,3 12E,4,5,6 13,,, 14,,, 15名前,ききき,くくく,けけけ 16F,1,2,3 17G,4,5,6 18H,7,8,9 19""" 20df = pd.read_csv(io.StringIO(data), header=None)

試したこと

https://teratail.com/questions/128495

を参考に作成したのですが

python

1grouped_df = df.groupby((df.isnull().all(axis=1)).cumsum()) 2grouped_df.get_group(2)

元データはExcelのため空行の行数は用紙サイズにより不変のため空行が複数あるとNaNだけのDataFrameができてしまう

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Pandas1.1

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meg_

2020/08/19 13:02

> DataFremeを空行でそれぞれ分割したいのですがきれいに分割できません 何がしたいのか分かりません。具体的に説明できませんか?
barobaro

2020/08/19 13:26

サンプルを追加いたしました どうぞよろしくお願いします
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Python

1import io 2import pandas as pd 3 4data = """\ 5県名,あああ,いいい,ううう 6A,1,2,3 7B,4,5,6 8C,7,8,9 9,,, 10区分,えええ,おおお,かかか 11D,1,2,3 12E,4,5,6 13,,, 14,,, 15名前,ききき,くくく,けけけ 16F,1,2,3 17G,4,5,6 18H,7,8,9 19""" 20df = pd.read_csv(io.StringIO(data), header=None) 21dfg = df.groupby((df.isnull().all(axis=1)).cumsum()) 22for index, g in dfg: 23 g = g.dropna() 24 if len(g) > 0: 25 g = g.values 26 d = pd.DataFrame( g[1:,:], columns=g[0]) 27 print('-----') 28 print(d)

結果

----- 県名 あああ いいい ううう 0 A 1 2 3 1 B 4 5 6 2 C 7 8 9 ----- 区分 えええ おおお かかか 0 D 1 2 3 1 E 4 5 6 ----- 名前 ききき くくく けけけ 0 F 1 2 3 1 G 4 5 6 2 H 7 8 9

投稿2020/08/19 13:49

編集2020/08/19 13:52
can110

総合スコア38341

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barobaro

2020/08/21 04:22

can110 さん dropnaで削除の方法でうまく抽出できました ありがとうございました
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