質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.35%
CSV

CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

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。

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。

Q&A

解決済

1回答

3452閲覧

python csv内の偶数、奇数 行除外

Ruteshi

総合スコア32

CSV

CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

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。

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。

0グッド

0クリップ

投稿2020/09/17 06:57

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

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

回答1

0

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

投稿2020/09/17 07:28

can110

総合スコア38341

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.35%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問