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Pythonのコード上で、以下の文字列をリスト化しようと考えています

```Python
string = '"あいうえお, かきくけこ", "さしすせそ", aaaaa, "bbbbb, ccccc", ddddd, "たちつてと, eeeee", fffff, "わをん, xyz"'
```
当初はsplit(",")を試みましたが、その場合、""で囲まれた箇所のカンマ（例："あいうえお, かきくけこ"）も対象になってしまいます。
次にsplit("\",")を試しましたが、その場合は、""で囲まれていない箇所のカンマ（例：aaaaa）が対象外になってしまいます。

あくまでも""で囲まれた範囲内のカンマは無視して、それ以外のカンマで区切ってリスト化したいと考えております。
最終的には、以下のようなリストを考えています。

```Python
list = [
    "あいうえお, かきくけこ",
    "さしすせそ",
    "aaaaa",
    "bbbbb, ccccc",
    "ddddd",
    "たちつてと, eeeee",
    "fffff",
    "わをん, xyz"
]
```

何か良い方法はありますでしょうか？

「カンマで区切られた文字列をリスト化する、ただし""で囲まれた文字に含まれるカンマは区切り文字としては使用しない」としたときの解決方法について

大容量CSVをどうしてもpandasで処理したくて、
最初の行から分割して読み込み、処理済みのcsvファイルに追記するコードを作成しています。

下記コードを作成しましたが、結果は３行のデータファイルができるだけです。
予定では３００行のデータファイルができるはずだったのですが・・・

どこに問題があるのか　または　もっと良い方法があればアドバイスをお願いします。


```ここに言語を入力
import numpy as np
import pandas as pd

files1 = "./big_data.csv"
files2 = "./test.csv"

df= pd.read_csv(files1,skiprows=lambda x: x not in [0,100])
df.to_csv(files2,header=True)

df= pd.read_csv(files1,skiprows=lambda x: x not in [101,200])
df.to_csv(files2,mode='a', header=False)

df= pd.read_csv(files1,skiprows=lambda x: x not in [201,300])
df.to_csv(files2,mode='a', header=False)
```

大容量csvから指定した行だけpandasでデータフレームに読み込むみたい。

### 前提・実現したいこと
Pythonのプログラムです。
[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,]
の配列を
[[1,2,3],[4,5],[6,7,8,9],[10]]
のような形にするにはどのようにすればい良いのでしょうか？？

配列の変換方法を教えていただきたいです。

pandasのDataFrame(df)の"得意先"の名称が"ABC corporation"であるデータを抽出したく次のようにしました。

df1 = df.query('得意先=="ABC corporation"')

しかし、これだと完全に一致しているものしか抽出されません。
得意先名が大文字でも小文字でも関係なく抽出するにはどうすればよいのでしょうか？

DataFrameから大文字、小文字を区別しないで抽出する方法

下記のようなデータがあったとして、日ごとに個数を数えたいのですが、どうすればよいのでしょうか？

元のデータ
date, value
2020/08/01 00:00:00, A
2020/08/01 01:00:00, A
2020/08/01 02:00:00, B
2020/08/01 03:00:00, C
2020/08/01 04:00:00, A
・・・
2020/08/01 22:00:00, B
2020/08/01 23:00:00, A
2020/08/02 00:00:00, B
2020/08/02 02:00:00, C
2020/08/02 03:00:00, A
・・・

ほしいデータ
2020/08/01
A:12, B:4, C:8
2020/08/02
A:10, B:10, C:2
・・・

df.groupby(pd.Grouper(key="date", freq = '1d'))
で1日ごとにまとめてcountすればよいのかと思ったのですが、うまくいきませんでした。

ご教示いただけますと幸いです。
よろしくお願い致します。

Python groupで集約し、個数を数える方法

```
i=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],[6,5,4,2,]
```
上記のようなリストを分けたい
```
i1=[1,2,3,4]
i2=[5,6,7,8]
i3=[6,5,4,2]

```
上記のような形にしたいのですが方法が分かりません。

やりたいこと
各リストの1番目の和、2番目の和という形で求めるためにリスト分けを行おうとしています。
もっとシンプルな方法がありましたら教えて頂けると助かります。

よろしくお願いします。

追記

```
def get_week_schedules(self, start, end, days):
        
        shops= Shops.objects.all()
        b =[]
        for a in shops:
            if a.shop in b:
                pass
            else:
                shop=a.shop
                b.append(shop)
        days = {day: [] for day in days}   
        df = pd.DataFrame(days)
        
        df.fillna(" ", inplace=True)
        lookup = {
            '{}__range'.format(self.date_field): (start, end),
        }
        c=[]
        for shop in b:
            
            configs  = Shop_config_day.objects.filter(**lookup,shops__shop=shop)
            pp=1
            for config in configs:
                if pp==1:
                    shop=config.shops.get_shop_display()
                    date= config.date
                    pa = config.day_need
                    fff =pd.DataFrame({date:int(pa)},index =[shop])
                    df = pd.concat([df,fff],axis=0)
                    df.fillna(" ", inplace=True)
                    pp=2
                if shop != config.shops.get_shop_display(): 
                    shop=config.shops.get_shop_display()
                    date= config.date
                    pa = config.day_need
                    fff =pd.DataFrame({date:int(pa)},index =[shop])
                    df = pd.concat([df,fff],axis=0)
                    df.fillna(" ", inplace=True)
                    c.append(config.day_need)
                   
                else:    
                    shop=config.shops.get_shop_display()
                    date= config.date
                    pa = config.day_need
                    df[date]= df[date].astype(str)
                    df.at[shop,date] =int(pa)
                    df.fillna(" ", inplace=True) 
        i=df.values
        ret = [sum(v) for v in zip(*i)]
        print(ret)

```