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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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データフレームのリストを一つのファイルとして保存したい

tomoysh

総合スコア42

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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投稿2021/11/22 09:24

前提・実現したいこと

python

1 2df = pd.DataFrame({'A': A_key, 3 'B': B_key, 4 'C': C_key, 5 'D': D_key, 6 }) 7 8df_list.append(df)

for 文でdfを複数作りdf_listに格納しました。
dfを1つづつ取り出して、to_csv()で保存をすると大量のcsvファイルとして保存されてしまいます。df_listとして一つのファイルとして保存する方法を教えていただきたく思います。

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melian

2021/11/22 09:58

df_list に入っているデータフレームは全て同じ列名ですか?
tomoysh

2021/11/22 10:00

はい。すべて同じ列名です。
guest

回答3

0

df_list に入っているデータフレームは全て同じ列名ですか?

はい。すべて同じ列名です。

テストデータを作成して試してみました。

python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4df_list = [] 5 6df_list.append(pd.DataFrame({ 7 'A': [1], 'B': [2], 'C': [3], 'D': [4], 8})) 9 10df_list.append(pd.DataFrame({ 11 'A': [5, 9], 'B': [6, 10], 'C': [7, 11], 'D': [8, 12], 12})) 13 14df_list.append(pd.DataFrame({ 15 'A': [13, 17, 21], 'B': [14, 18, 22], 'C': [15, 19, 23], 'D': [16, 20, 24], 16})) 17 18for i, df in enumerate(df_list): 19 print(f'df_list[{i}]:\n{df}', end='\n\n') 20 21# Save to a CSV file 22with open('output.csv', 'w') as f: 23 for df in df_list: 24 df.to_csv(f, mode='a') 25 26# df_list 27df_list[0]: 28 A B C D 290 1 2 3 4 30 31df_list[1]: 32 A B C D 330 5 6 7 8 341 9 10 11 12 35 36df_list[2]: 37 A B C D 380 13 14 15 16 391 17 18 19 20 402 21 22 23 24

output.csv

csv

1,A,B,C,D 20,1,2,3,4 3,A,B,C,D 40,5,6,7,8 51,9,10,11,12 6,A,B,C,D 70,13,14,15,16 81,17,18,19,20 92,21,22,23,24

output.csv を読み込んでデータフレームリストへ再構成します。

python

1df_list = pd.read_csv('output.csv') 2idx = [-1] + np.where(df_list.iloc[:,0].isnull())[0].tolist() + [len(df_list)] 3df_list = [ 4 df_list.iloc[(a+1):b][df_list.columns[1:]].reset_index(drop=True) 5 for a, b in zip(idx, idx[1:])] 6 7for i, df in enumerate(df_list): 8 print(f'df_list[{i}]:\n{df}', end='\n\n') 9 10# 11df_list[0]: 12 A B C D 130 1 2 3 4 14 15df_list[1]: 16 A B C D 170 5 6 7 8 181 9 10 11 12 19 20df_list[2]: 21 A B C D 220 13 14 15 16 231 17 18 19 20 242 21 22 23 24

投稿2021/11/22 16:28

melian

総合スコア19865

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ベストアンサー

import pickle with open('df_list.pickle', mode='wb') as f: pickle.dump(df_list, f)

でいけるかと思います。

呼び出す時は、

with open('df_list.pickle', mode='rb') as f: df_list= pickle.load(f)

です

投稿2021/11/22 09:54

coffeebar

総合スコア140

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0

復元可能だが人間に可読でなくても良いならpickleを使います。

python

1sample = [df0, df1, df2] 2import pickle 3with open('sample.pkl', 'wb') as f: 4 pickle.dump(sample,f) 5 6with open('sample.pkl', 'rb') as f: 7 restore = pickle.load(f) 8

人間に可読で復元可能でなくても良いならループで順に書き込みます。

python

1sample = [df0, df1, df2] 2with open('sample.csv', 'w') as f: 3 for df in sample: 4 df.to_csv(f) 5

すべて同じ列名です。ということであれば、以下が簡単でしょう。

python

1sample = [df0, df1, df2] 2pd.concat(sample).to_csv('sample.csv')

投稿2021/11/22 09:52

編集2021/11/23 00:49
ppaul

総合スコア24666

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tomoysh

2021/11/25 08:54

できました。ありがとうございました。
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