フォルダ内のcsvファイル全てから条件に合った要素を抽出する

Question

前提・実現したいこと

＊python, pandasを使用
フォルダ内の全てのCSVファイルの、特定の条件の要素（例：columnAが6のものでcolumnBが最大である行のcolumnCの値）とファイルの値から計算される解析結果（例：columnDが200以下のものの要素の数）を新しいCSVファイルに出力する。

発生している問題・エラーメッセージ

pd.read_csvやnp.loadtxtでは読み取るカラムを指定出来たり、行をスキップする機能はありますが、上記のような条件に合った要素の抽出や解析結果を抽出することが難しい。

Comments

[meg_]

> pd.read_csvやnp.loadtxtでは読み取るカラムを指定出来たり、行をスキップする機能はありますが、上記のような条件に合った要素の抽出や解析結果を抽出することが難しい。
それはご自身でコーディングすべきことではありませんか？

[YamaokaKenji]

そうでしたありがとうございます！なんとか出来ました。

Answer 1

for index, row in df.iterrows():
if df.at[index,"columnA"] == "columnA":
incre +=1
df = df.drop(index=index)
else:
df.at[index,"columnD"]=incre

x = 6-df.iloc[-1]['columnD']
df['columnD'] = df['columnD']+x
df.to_csv(Path(name))

Answer 2

for index, row in df.iterrows():
if df.at[index,"columnA"] == "columnA":
incre +=1
df = df.drop(index=index)
else:
df.at[index,"columnD"]=incre

x = 6-df.iloc[-1]['columnD']
df['columnD'] = df['columnD']+x
df.to_csv(Path(name))