根据在另一列中的分组，将csv文件/ pandas数据帧拆分为多个文件

Question

我在一个名为list.csv的csv文件中有以下数据集，该文件有2列68行，

name   group
295h1  groupA
20jca  groupA
....
2919d  groupG
....
2xx9a  groupM

每组有3-5个名字。

我想将这些名称分成不同的组，并将文件保存到csv文件中，如下所示。

group-1.csv

295h1
20jca
..

group-13.csv

...
2xx9a

到目前为止，我有以下代码，

import pandas as pd

counter = 1
tlist = []
for idx,row in df.iterrows():
    previousGroup = None
    if row['group'] == previousGroup:
        tlist.append(row['name'])
        previousGroup = row['group']
    else:
        with open(f'group-{counter}'), 'w',) as myfile:
             wr = csv.writer(myfile, quoting=csv.QUOTE_ALL)
             wr.writerow(tlist)
        counter += 1
        tlist = []

但是它创建了68个空文件，这是csv文件的长度。

如何根据我的需求正确拆分此文件？

Answer 1

如果需要，请使用以1开头的数字作为组的名称groupA：

for i, (_, group) in enumerate(df.groupby('group'), 1):
    group['name'].to_csv(f'group-{i}.csv', index=False)

EDIT: For first value in file是一种创建MultiIndex的想法，如下所示：

for i, (n, group) in enumerate(df.groupby('group'), 1):
    g = group[['name']]
    g.columns = [[n], g.columns]
    #print (g)
    g.to_csv(f'group-{i}.csv', index=False)

Answer 2

您应该使用pandas groupby和pd.to_csv()

grouped = df.groupby('group')
for num, g in grouped:
    name = 'group' + '.csv'
    g.to_csv(name)