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Pandas groupby to tocsv

Pandas groupbyデータフレームをCSVに出力したい。さまざまなStackOverflowソリューションを試しましたが、機能していません。

Python 3.6.1、Pandas 0.20.1

groupbyの結果は次のようになります。

id  month   year    count
week                
0   9066    82  32142   895
1   7679    84  30112   749
2   8368    126 42187   872
3   11038   102 34165   976
4   8815    117 34122   767
5   10979   163 50225   1252
6   8726    142 38159   996
7   5568    63  26143   582

のようなCSVが欲しい

week  count
0   895
1   749
2   872
3   976
4   767
5   1252
6   996
7   582

現在のコード：

week_grouped = df.groupby('week')
week_grouped.sum() #At this point you have the groupby result
week_grouped.to_csv('week_grouped.csv') #Can't do this - .to_csv is not a df function.

読むSOソリューション：

csvファイルpandasにgroupbyを出力

week_grouped.drop_duplicates().to_csv('week_grouped.csv')

Result：AttributeError：「DataFrameGroupBy」オブジェクトの呼び出し可能な属性「drop_duplicates」にアクセスできません。「apply」メソッドを使用してみてください

Python pandas-groupby出力をファイルに書き込む

week_grouped.reset_index().to_csv('week_grouped.csv')

Result：AttributeError： "'DataFrameGroupBy'オブジェクトの呼び出し可能な属性 'reset_index'にアクセスできません。'apply 'メソッドを使用してみてください"

pythonpandascsvpandas-groupby
7
kalmdown

これを試してください：

week_grouped = df.groupby('week')
week_grouped.sum().reset_index().to_csv('week_grouped.csv')

これにより、データフレーム全体がファイルに書き込まれます。これら2つの列のみが必要な場合は、

week_grouped = df.groupby('week')
week_grouped.sum().reset_index()[['week', 'count']].to_csv('week_grouped.csv')

元のコードの行ごとの説明を次に示します。

# This creates a "groupby" object (not a dataframe object) 
# and you store it in the week_grouped variable.
week_grouped = df.groupby('week')

# This instructs pandas to sum up all the numeric type columns in each 
# group. This returns a dataframe where each row is the sum of the 
# group's numeric columns. You're not storing this dataframe in your 
# example.
week_grouped.sum() 

# Here you're calling the to_csv method on a groupby object... but
# that object type doesn't have that method. Dataframes have that method. 
# So we should store the previous line's result (a dataframe) into a variable 
# and then call its to_csv method.
week_grouped.to_csv('week_grouped.csv')

# Like this:
summed_weeks = week_grouped.sum()
summed_weeks.to_csv('...')

# Or with less typing simply
week_grouped.sum().to_csv('...')
7
Alex Luis Arias

2行目をweek_grouped = week_grouped.sum()に変更して、3行すべてを再実行してください。

独自のJupyterノートブックセルでweek_grouped.sum()を実行すると、ステートメントがどのように出力をセルの出力に返すかを確認できます。結果を_week_grouped_に戻す代わりに。一部のpandasメソッドには_inplace=True_引数があります（例：df.sort_values(by=col_name, inplace=True)）が、sumにはありません。

編集：各週番号はCSVに1回だけ表示されますか？もしそうなら、これはgroupbyを使用しないより簡単なソリューションです：

_df = pd.read_csv('input.csv')
df[['id', 'count']].to_csv('output.csv')
_
3
Peter Leimbigler

Group Byはキーと値のペアを返します。キーはグループの識別子で、値はグループ自体、つまりキーに一致した元のdfのサブセットです。

あなたの例では、week_grouped = df.groupby('week')はグループのセット（pandas.core.groupby.DataFrameGroupByオブジェクト）であり、次のように詳細に調べることができます。

for k, gr in week_grouped:
    # do your stuff instead of print
    print(k)
    print(type(gr)) # This will output <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    print(gr)
    # You can save each 'gr' in a csv as follows
    gr.to_csv('{}.csv'.format(k))

または、グループ化されたオブジェクトの集計関数を計算できます

result = week_grouped.sum()
# This will be already one row per key and its aggregation result
result.to_csv('result.csv')

例では、デフォルトでpandasオブジェクトは不変であるため、関数の結果を何らかの変数に割り当てる必要があります。

some_variable = week_grouped.sum() 
some_variable.to_csv('week_grouped.csv') # This will work

基本的にresult.csvとweek_grouped.csvは同じであることが意図されています

1
Revaz

Groupbyを使用する必要はないと思います。不要な列をドロップするだけです。

df = df.drop(['month','year'], axis=1)
df.reset_index()
df.to_csv('Your path')
0
Lucas Dresl