我有以下格式的数据集:
A B LABEL NEW
-0.027651 -0.068485 5 1
-0.039997 -0.071371 5 1
-0.032667 -0.078227 5 1
-0.021502 -0.083501 5 1
-0.018613 -0.082452 5 1
0.134058 -0.145095 7 2
-0.164757 0.029179 4 3
-0.124876 0.022431 4 3
-0.076959 -0.021404 4 3
-0.221781 0.163064 8 4
0.137542 -0.250567 5 5
0.048786 -0.153115 5 5
-0.001230 -0.095431 5 5
我想按新列值1拆分数据框:
A B LABEL NEW
-0.027651 -0.068485 5 1
-0.039997 -0.071371 5 1
-0.032667 -0.078227 5 1
-0.021502 -0.083501 5 1
-0.018613 -0.082452 5 1
并根据该标签的名称进行保存:
像(NEW-LABEL)->“ 1-5.csv”
我有7000行,我需要动态地执行SPLIT和Save,
最佳答案
在groupby
上使用NEW
进行拆分
In [11]: for n, g in df.groupby('NEW'):
...: g.to_csv('{}.csv'.format(n))
关于python - 根据 Pandas 中的一列保存数据并由另一列命名,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/49324767/