python csvの数値当てはめ

Question

前提・実現したいこと

前回お聞きしたものと近い感じなのですが
下記の内容のコンマで区切られたcsvデータがあるのですが
６つの数字（横）でひとくくり
それが１０個あるデータ
（数字のデータはソートしてあり数の小さいのから大きいものにならべかえしてあります）

data.csv

2,5,8,9,10,15
1,5,7,9,11,15
1,4,8,10,11,12
5,6,7,13,15,16
8,10,11,13,14
4,5,6,15,17,18
2,4,6,8,10,15
3,6,9,12,15,18
3,5,7,8,11,17
7,9,10,11,12,16

これらを取り込み行を基準にその場所にその数値を入れ込みdata2.csvで出力することは可能でしょうか？
下記の表のように

＊黄色の部分は要りません

data2.csv
,2,,,5,,,8,9,10,,,,,15,,,
1,,,,5,,7,,9,,11,,,,15,,,
1,,,4,,,,8,,10,11,12,,,,,,
,,,,5,6,7,,,,,,13,,15,16,,
,,,,,,,8,,10,11,,13,14,,,,
,,,4,5,6,,,,,,,,,15,,17,18
,2,,4,,6,,8,,10,,,,,15,,,
,,3,,,6,,,9,,,12,,,15,,,18
,,3,,5,,7,8,,,11,,,,,,17,
,,,,,,7,,9,10,11,12,,,,16,,

↑　
エクセルで開いた時に画像のようになるよう

data.csvをdata2.csv　にしたい

該当のソースコード

#  ↓　前回教えて頂いたの流用です
    df = pd.read_csv('data.csv', header=None).fillna(0).astype(int) #data.csv
    arr = df.to_numpy()

####  ↓　ここの躓き
    out = np.where((arr==np.arange(arr.max()+1)[:, None, None]).any(2).T, '1', '')
####
    pd.DataFrame(out[:, 1:]).to_csv('data2.csv', header=None, index=None, encoding='utf_8_sig')

試したこと

前回教えて頂いたコードで試行錯誤したのですがのですが肝心な部分が考え付きませんでした

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Comments

[t_obara]

なぜこのようなデータが欲しいのですか？
そもそもこのようなデータがなくても別な方法で元々の課題が解決できるんじゃ無いかと思った次第です。

Answer 1

提示コードを生かせば、以下のような処理でできます。

import pandas as pd
import numpy as np
from io import StringIO

s = """2,5,8,9,10,15
1,5,7,9,11,15
1,4,8,10,11,12
5,6,7,13,15,16
8,10,11,13,14
4,5,6,15,17,18
2,4,6,8,10,15
3,6,9,12,15,18
3,5,7,8,11,17
7,9,10,11,12,16"""
df = pd.read_csv(StringIO(s), header=None)
df = df.fillna(0).astype(int)

arr = df.to_numpy()
MAX = arr.max()
out = np.where((arr==np.arange(MAX+1)[:, None, None]).any(2).T, 1, 0)
out = out[:, 1:]

# 1...18 を並べたものを要素毎に掛ける
num = np.arange(1, MAX+1)

df = pd.DataFrame(out * num).astype(str).replace('0', '')
df.to_csv('data2.csv', header=None, index=None)
"""
,2,,,5,,,8,9,10,,,,,15,,,
1,,,,5,,7,,9,,11,,,,15,,,
1,,,4,,,,8,,10,11,12,,,,,,
,,,,5,6,7,,,,,,13,,15,16,,
,,,,,,,8,,10,11,,13,14,,,,
,,,4,5,6,,,,,,,,,15,,17,18
,2,,4,,6,,8,,10,,,,,15,,,
,,3,,,6,,,9,,,12,,,15,,,18
,,3,,5,,7,8,,,11,,,,,,17,
,,,,,,7,,9,10,11,12,,,,16,,
"""

Comments

[bsdfan]

num をわざわざ作らなくても、np.arange(1, MAX) との掛け算だけでできると思います。

[8524ba23]

ブロードキャストで大丈夫ですね。回答も修正しておきました。
ご指摘ありがとうございます。

[bsdfan]

いつも勉強させていただいています。MAX+1でしたね。ありがとうございます。

Answer 2

can110さんのやり方をちょっと変えたやり方です。
1～18ではなく、np.whereの適用配列と同じ0～18×10のサイズの二次元配列を作成して、
whereのTrue時の置換対象配列として指定することで直接数値を設定します。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('data.csv', header=None).fillna(0).astype(int) #data.csv
arr = df.to_numpy()

MAX = arr.max()
num = np.array([i for i in range(MAX + 1)] * arr.shape[0]).reshape(-1,MAX + 1)
print(num)
'''
[[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18]
 [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18]
 [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18]
 [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18]
 [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18]
 [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18]
 [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18]
 [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18]
 [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18]
 [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18]]
'''

out = np.where((arr==np.arange(arr.max()+1)[:, None, None]).any(2).T, num, '')

pd.DataFrame(out[:, 1:]).to_csv('data2.csv', header=None, index=None, encoding='utf_8_sig')
'''
,2,,,5,,,8,9,10,,,,,15,,,
1,,,,5,,7,,9,,11,,,,15,,,
1,,,4,,,,8,,10,11,12,,,,,,
,,,,5,6,7,,,,,,13,,15,16,,
,,,,,,,8,,10,11,,13,14,,,,
,,,4,5,6,,,,,,,,,15,,17,18
,2,,4,,6,,8,,10,,,,,15,,,
,,3,,,6,,,9,,,12,,,15,,,18
,,3,,5,,7,8,,,11,,,,,,17,
,,,,,,7,,9,10,11,12,,,,16,,
'''

Answer 3

numpyに便利な関数があるに違いないと思って探してみたら、numpy.put_along_axis()というのがありました。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('data.csv', header=None).fillna(0).astype(int)
arr = df.to_numpy()

# 出力用の配列の作成
out = np.zeros((len(arr), arr.max() + 1), dtype=np.int)

# arrをインデックスとして、outのその位置にarrの値を書く
np.put_along_axis(out, arr, arr, axis=1)
# np.put_along_axis(out, arr, 1, axis=1)  # 1を書く場合

df = pd.DataFrame(out[:, 1:]).astype(str).replace('0', '')
df.to_csv('data2.csv', header=False, index=False)

Answer 4

模範解答が既に出ているので、変な例を一つ。
テキストとして読み込んで、1行ずつ「1つ前の数字との差だけカンマを足す」操作をしてもっかいテキストとして保存してます。例：2,5→2,,,5

with open("data.csv") as f:
    lines = f.readlines()
    data2 = list()
    for line in lines:
        num_lst = list(map(int,line.split(",")))
        add_comma = ""
        pre_num = 1
        for num in num_lst:
            add_comma += ","*(num-pre_num)+str(num)  # 前の数との差分だけカンマを足す
            pre_num = num
        add_comma += ","*(18-pre_num)
        data2.append(add_comma)

with open("data2.csv", mode='w') as f:
    f.write('\n'.join(data2))