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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。

ファイル

ファイルとは、文字列に基づいた名前又はパスからアクセスすることができる、任意の情報のブロック又は情報を格納するためのリソースです。

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。

リストボックス

ユーザーがリストから1つ以上のアイテムを選択できるようにするGUI要素です。

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。

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Python リスト 指定した行、列ごとに出力させてCSVファイルを整形したい

Teru_miyanaga

総合スコア3

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。

ファイル

ファイルとは、文字列に基づいた名前又はパスからアクセスすることができる、任意の情報のブロック又は情報を格納するためのリソースです。

Python 3.x

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投稿2021/04/14 14:43

前提・実現したいこと

実際に用いるCSVファイルは大きすぎるため、簡略化させていただきます。
以下のような5×7のa.csvファイルから任意の行を抜き取ってCSVファイル(out.csv)を整形したいです。

a.csv=[[a,b,c,1,d,e,f,g],[a,b,c,0,h,i,j,k],[a,b,c,1,l,m,n,o],[a,b,c,1,p,q,r,s],[a,b,c,0,t,u,v,w]]

抜き出すルールは次のようになります。

各行の3列目の数字に着目し、0ならばその行の4、5列目の要素を取り出す。まず3列目が0のときの操作を一通り行う。次に1ならばその行の6、7列目の要素を取り出す。

最終形
out.csv=[[1,d,e],[1,l,m],[1,p,q],[0,j,k],[9,v,w]]

上記のような5×3のCSVに整形したいです。

試したこと

単純に4、5列目だけを取り出して並べる、ということはできました。しかし、これでは3列目に指定された数字を全く着目していません。forやifを使ってうまく分岐させたりしたいのですがうまくいきません。

補足情報

実際にはa.csvのファイルは100×100のような大きなものであり、1つずつ入力していくのは難しいのでforやifを使いながら整理して書いていきたいです。
個人的にリストが使いやすそうということでリストで整形を行おうとしましたが、リストで実装することができないようであればnampyなどでも構いません。
補足点等ありましたらコメントいただけると幸いです。

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リストでやるなら以下でできています。

python

1>>> a_csv = [['a','b','c','1','d','e','f','g'],['a','b','c','0','h','i','j','k'],['a','b','c','1','l','m','n','o'],['a','b','c','1','p','q','r','s'],['a','b','c','0','t','u','v','w']] 2>>> out_csv = [row[3:4]+row[4:6] for row in a_csv if row[3] == '1'] + [row[3:4]+row[6:8] for row in a_csv if row[3] == '0'] 3>>> print(out_csv) 4[['1', 'd', 'e'], ['1', 'l', 'm'], ['1', 'p', 'q'], ['0', 'j', 'k'], ['0', 'v', 'w']]

pandasを使うなら以下です。

python

1>>> df = pd.DataFrame(a_csv) 2>>> print(df) 3 0 1 2 3 4 5 6 7 40 a b c 1 d e f g 51 a b c 0 h i j k 62 a b c 1 l m n o 73 a b c 1 p q r s 84 a b c 0 t u v w 9>>> out_df = pd.concat([df[df[3]=='1'].iloc[:,[3,4,5]].set_axis(range(3), axis=1),df[df[3]=='0'].iloc[:,[3,6,7]].set_axis(range(3), axis=1)]) 10>>> print(out_df) 11 0 1 2 120 1 d e 132 1 l m 143 1 p q 151 0 j k 164 0 v w

投稿2021/04/14 22:10

編集2021/04/14 22:52
ppaul

総合スコア24670

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Teru_miyanaga

2021/05/17 10:50

遅くなって申し訳ありません。 無事できました、ありがとうございました。
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