python csv内の偶数、奇数　行除外

前提・実現したいこと

下記の１０行１０列のcsvを読み込み行の数字を読み込んで奇数が５個以上ならその行を除外して新たにcsvを作成したいです
それに伴い偶数の場合も同時に平行させたいです。

data.csv
7,34,27,25,31,21,37,33,40,20
10,9,40,23,19,16,7,21,35,5
8,5,11,10,22,18,19,32,37,25
32,7,40,4,3,18,29,27,20,35
17,25,18,2,3,35,13,11,23,39
38,2,15,20,32,27,9,17,23,10
20,26,24,17,10,36,39,28,22,1
17,29,16,1,11,3,30,7,12,4
8,17,25,5,20,33,2,15,22,35
38,2,5,6,33,11,19,40,9,20

↓読み込み仕分けして削除それぞれ作成

奇数が５個以上ある行を除外し以下のものだけ残したcsv作成

data1.csv(奇数)

38,2,15,20,32,27,9,17,23,10
20,26,24,17,10,36,39,28,22,1
38,2,5,6,33,11,19,40,9,20

奇数と同様に偶数が５個以上ある行を除外し以下のものだけ残したcsv作成

data2.csv(偶数)
7,34,27,25,31,21,37,33,40,20
10,9,40,23,19,16,7,21,35,5
17,25,18,2,3,35,13,11,23,39
17,29,16,1,11,3,30,7,12,4
8,17,25,5,20,33,2,15,22,35

該当のソースコード

python
1import pandas as pd
2
3df = pd.read_csv('data.csv', header=None)
4
5#↓判断箇所
6df = 
7
8
9df = df.drop(, axis=0)
10df.to_csv('data1.csv', header=None, index=None, encoding='utf_8_sig') #奇数
11
12
13
14df = pd.read_csv('data.csv', header=None)
15
16#↓判断箇所
17df = 
18
19df = df.drop(, axis=0)
20df.to_csv('data2.csv', header=None, index=None, encoding='utf_8_sig') #偶数
21
22

試したこと

判断させる所の考え方等
助言等戴けると幸いです

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

PythonでCSVファイルの指定した行を削除する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

行の削除についてはこのサイトを参考にさせて頂きました

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

以下のようにapplyを使って奇数の個数を抽出できるので、その個数が条件を満たす行のみ抽出すればよいです。

Python
1import pandas as pd
2from io import StringIO
3
4s = """7,34,27,25,31,21,37,33,40,20
510,9,40,23,19,16,7,21,35,5
68,5,11,10,22,18,19,32,37,25
732,7,40,4,3,18,29,27,20,35
817,25,18,2,3,35,13,11,23,39
938,2,15,20,32,27,9,17,23,10
1020,26,24,17,10,36,39,28,22,1
1117,29,16,1,11,3,30,7,12,4
128,17,25,5,20,33,2,15,22,35
1338,2,5,6,33,11,19,40,9,20"""
14df = pd.read_csv(StringIO(s), header=None)
15
16# 奇数の個数を抽出
17odd = df.apply(lambda row: row.apply(lambda c: c % 2 == 1).sum(), axis=1)
18
19df = df[odd<5]
20print(df)
21#    0   1   2   3   4   5   6   7   8  9
22#6  20  26  24  17  10  36  39  28  22  1