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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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Python(Pandas):for文を使って、dataframeを複数作成し、それらをtsvファイルに出力する方法

Shiro.Shiro

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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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投稿2020/10/08 13:15

for文を使って、dataframeを複数作成し、それらをtsvファイルに出力する方法がわかりません。
今回使用するおおもとのdataframeは以下のコード中のdfです。これらを'AAA100'、'BBB200'、などの5列目の要素によって分類し、(1)6種類のdataframe(df_1,df_2、...)に格納したいです。(2)また、最終的には、df_1.tsv、df_2.tsv、...などのtsv形式に出力もしたいと考えております。
そのため、以下のようなコードを書くなど、様々試しましたが、変数の扱いがうまくできずに実現しておりません。どうかご教授いただけませんでしょうか。

Python

1import pandas as pd 2 3list = [ 4[1, 100, 0.33, 'AAA', 'AAA100'], 5[2, 200, 0.67, 'BBB', 'BBB200'], 6[3, 300, 1, 'CCC', 'CCC300'], 7[4, 400, 1.33, 'DDD', 'DDD400'], 8[5, 500, 1.67, 'EEE', 'EEE500'], 9[6, 600, 2, 'FFF', 'FFF600']] 10 11df = pd.DataFrame(list) 12grouped = df.groupby(4) 13 14list1 = df[4] 15list2 = ["df_1","df_2","df_3","df_4","df_5","df_6"] 16 17print(df) 18 19for i, j in zip(list1, list2): 20 exec(f'j = grouped.get_group("{i}")') 21 22for l in list2: 23 l.to_csv("./{l}.tsv", sep="\t")

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toast-uz

2020/10/08 22:13

ご質問(1)は、https://teratail.com/questions/296538 で解決されたのではないでしょうか? また、リストを使うのではなく、変数名を分ける(df_1,df_2、...)ことにこだわられていますが、何か理由があるのでしょうか?リストを使わない方法はトリッキーであり、この質問表現のままだと、回答がつきにくいと思います。 この欄にコメントするのは、私の追記修正依頼の意味がわからない、もしくは異なる意見をもたれているため修正には応じられない場合のみでお願いします。同意される場合は質問文を修正ください。
guest

回答1

0

自己解決

一晩おいて、改めてトライしてみますと、
以下の通り、途中でdataframeを変数に格納することなく、tsv形式に出力することが出来ました。
お手数おかけいたしました。

Python

1import pandas as pd 2 3list = [ 4[1, 100, 0.33, 'AAA', 'AAA100'], 5[2, 200, 0.67, 'BBB', 'BBB200'], 6[3, 300, 1, 'CCC', 'CCC300'], 7[4, 400, 1.33, 'DDD', 'DDD400'], 8[5, 500, 1.67, 'EEE', 'EEE500'], 9[6, 600, 2, 'FFF', 'FFF600']] 10 11df = pd.DataFrame(list) 12list1 = df[4] 13list2 = ["df_1","df_2","df_3","df_4","df_5","df_6"] 14 15for i,j in zip(list1,list2): 16 exec(f'df.groupby(4).get_group("{i}").to_csv("./{j}.tsv", sep="\t")')

投稿2020/10/09 04:50

Shiro.Shiro

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