回答編集履歴
2
補足を追加
answer
CHANGED
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@@ -44,4 +44,25 @@
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44
44
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df = df.drop(drop_index)
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45
45
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df.to_csv(f"list1_{(i+1)*0.5:.1f}f.csv")
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46
46
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limit -= drop_size
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47
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+
```
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48
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+
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49
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+
---
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50
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+
**【追記２】**
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+
だいたい、こんな感じになるのではないでしょうか（動作は全く未検証）
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+
```Python
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53
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+
import pandas as pd
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54
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+
import numpy as np
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55
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+
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56
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+
for list_no in range(1,3):
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57
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+
df = pd.read_csv(f"list{list_no}.csv")
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58
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+
label = pd.cut(df['time2'], bins=np.arange(0, 10.5, 0.5), right=False, labels=False)
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59
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+
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60
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+
limit = 5
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61
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+
for i in range(0,20):
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62
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+
drop_size = min((label == i).sum(), limit)
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63
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+
drop_index = df.loc[label==i,'time2'].sort_values().index[:drop_size]
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64
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+
df = df.drop(drop_index)
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65
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+
new_file = f"list{list_no}_{(i+1)*0.5:.1f}f.csv"
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66
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+
df.to_csv(new_file)
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67
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+
limit -= drop_size
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47
68
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```
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1
サンプルを追加
answer
CHANGED
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@@ -31,4 +31,17 @@
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31
31
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df = df.drop(drop_target)
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32
32
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df.to_csv(f"list1_{(i+1)*0.5:.1f}f.csv")
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33
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```
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-
のようにtime2の値でソートして頭からn個のIndex値を対象とすると良いのではないでしょうか。
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34
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+
のようにtime2の値でソートして頭からn個のIndex値を対象とすると良いのではないでしょうか。
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+
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+
---
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+
**追記**
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削除する行数を全体で制限する場合のサンプル
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+
```
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+
limit = 5
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+
for i in range(0,20):
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42
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+
drop_size = min((label == i).sum(), limit)
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+
drop_index = df.loc[label==i,'time2'].sort_values().index[:drop_size]
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44
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+
df = df.drop(drop_index)
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45
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+
df.to_csv(f"list1_{(i+1)*0.5:.1f}f.csv")
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+
limit -= drop_size
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+
```
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