回答編集履歴
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groupby と内包表記使用コード追加
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@@ -1,3 +1,28 @@
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groupby と内包表記使用したコードです。
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```Python
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import pandas as pd
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df = pd.DataFrame({'A':['test1', 'test1', 'test1', 'test2'], 'B':[10, 20, 30, 40], 'C':[0, 0, 1, 1]})
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print(df)
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"""
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A B C
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+
0 test1 10 0
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10
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+
1 test1 20 0
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+
2 test1 30 1
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+
3 test2 40 1
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+
"""
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lst = [[['A',s]]+[['B']+list(dfs['B'])]+[['C']+list(dfs['C'])] for s, dfs in df.groupby('A')]
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pd.DataFrame(sum(lst,[])).to_csv('testABC.csv', header=False, index=False)
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""" testABC.csv
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A,test1,,
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B,10,20,30
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C,0,0,1
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A,test2
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B,40
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C,1
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"""
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```
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test1 と test2 で分けて csv 出力するコードです。
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import pandas as pd
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test1 と test2 で分けて csv 出力を追加
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@@ -1,3 +1,43 @@
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test1 と test2 で分けて csv 出力するコードです。
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import pandas as pd
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df = pd.DataFrame({'A':['test1', 'test1', 'test1', 'test2'], 'B':[10, 20, 30, 40], 'C':[0, 0, 1, 1]})
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print(df)
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"""
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A B C
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0 test1 10 0
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1 test1 20 0
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2 test1 30 1
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3 test2 40 1
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"""
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df_1 = df[df['A'].apply(lambda x: x == 'test1')].T
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+
df_1.iloc[0,1:] = ''
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+
df_2 = df[df['A'].apply(lambda x: x == 'test2')].T
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+
df_2.iloc[0,1:] = ''
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df_1.to_csv("test.csv", index=False, header=None)
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+
df_2.to_csv("test.csv", mode='a', index=False, header=None)
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""" test.csv
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test1,,
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10,20,30
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0,0,1
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test2
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"""
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df_1.to_csv("testABC.csv", header=None)
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+
df_2.to_csv("testABC.csv", mode='a', header=None)
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""" testABC.csv
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A,test1,,
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B,10,20,30
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C,0,0,1
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A,test2
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B,40
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C,1
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"""
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```
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以下、前回のコードです。
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期待していることはこういうことでしょうか？
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```Python
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import pandas as pd
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