#python #pandas #dataframe #dictionary
#python #pandas #фрейм данных #словарь
Вопрос:
У меня есть серия больших фреймов данных. Число будет меняться в зависимости от входных данных кода. Затем каждый фрейм данных снова будет иметь различное количество строк и столбцов. Количество столбцов одинаково для каждого из фреймов данных в словаре, но количество строк будет различаться между фреймами данных. Вот один фрейм данных из моего словаря:
{'093nb-a': 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
product ...
043-096(L00) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 1.928800e-02 2.221950e-01 2.104710 ... 10.684400 8.809840 7.921030 6.975370 6.472240e 00 5.643140e 00 5.340900e 00 5.088400e 00 4.468070e 00 4.092830e 00
041-092(L01) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000 ... 27.343100 26.348200 27.005100 25.692700 2.433850e 01 2.312400e 01 2.292020e 01 2.166400e 01 2.062450e 01 1.961710e 01
043-093(L01) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000 ... 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000e 00 2.019000e-01 1.145850e 00 6.568850e 00 1.580680e 01 2.964780e 01
041-093(L00) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.001590 ... 54.059900 49.499700 45.770400 43.115200 4.162900e 01 3.929880e 01 3.760480e 01 3.625430e 01 3.542060e 01 3.510910e 01
041-093(L01) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000272 ... 9.123110 8.516590 7.405670 6.951680 6.639450e 00 6.371910e 00 5.821850e 00 5.535770e 00 5.392260e 00 5.291000e 00
043-096(L01) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 8.488600e-03 1.094350e-01 0.975641 ... 2.517700 2.374990 2.345830 2.002980 1.865650e 00 1.750060e 00 1.715700e 00 1.681990e 00 1.358840e 00 1.296470e 00
042-093(L16) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000 ... 0.012354 0.035613 0.065930 0.100664 1.729990e-01 1.172700e 00 1.178630e 01 3.434970e 01 7.109020e 01 1.136440e 02
043-093(L00) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000 ... 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 7.288420e-01 8.628490e 00 3.177190e 01 7.529960e 01 1.314360e 02 1.981620e 02
041-095(L01) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000 ... 0.004043 0.005084 0.006025 0.007093 7.659520e-03 8.165380e-03 8.903470e-03 8.237130e-03 8.687170e-03 9.185370e-03
042-093(L00) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000 ... 0.308164 0.535273 0.776155 1.971320 6.158180e 00 1.346020e 01 2.028300e 01 2.922050e 01 3.994700e 01 5.241390e 01
043-095(L00) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000 ... 512.543000 412.627000 317.795000 233.591000 1.838820e 02 1.453260e 02 1.051780e 02 7.979190e 01 6.791930e 01 5.806560e 01
043-094(L01) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000 ... 21.799500 24.550900 26.159300 25.745400 2.536940e 01 2.359510e 01 2.092200e 01 1.799270e 01 1.547530e 01 1.292230e 01
041-092(L00) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000 ... 64.925000 66.531400 66.476800 64.894800 6.148120e 01 5.922860e 01 5.580080e 01 5.150720e 01 4.853910e 01 4.493510e 01
041-095(L00) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000 ... 0.069713 0.092968 0.114729 0.138480 1.453310e-01 1.530490e-01 1.583970e-01 1.407330e-01 1.371880e-01 1.355580e-01
041-091(L00) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000 ... 30.032300 40.332400 44.996500 47.000700 5.271180e 01 5.372560e 01 5.788070e 01 6.146730e 01 6.655750e 01 7.144250e 01
041-090(L02) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000 ... 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000e 00 0.000000e 00 5.594050e-05 8.369660e-04 2.903470e-03 1.917730e-02
041-090(L00) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000 ... 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000e 00 0.000000e 00 1.534300e-03 8.703700e-03 4.770440e-02 1.738080e-01
041-094(L01) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000 ... 0.532802 0.720289 0.929777 1.033430 1.254450e 00 1.385020e 00 1.635600e 00 1.817290e 00 2.056140e 00 2.293480e 00
043-094(L00) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000 ... 519.805000 620.513000 724.166000 820.729000 8.732280e 02 9.074630e 02 9.164940e 02 8.776860e 02 7.838060e 02 6.768200e 02
041-091(L01) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000 ... 6.299650 10.849700 12.339300 14.101300 1.685690e 01 1.810710e 01 2.097550e 01 2.283200e 01 2.553310e 01 2.845680e 01
039-089(L01) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000 ... 0.021291 0.028549 0.037696 0.051105 6.335970e-02 7.822260e-02 9.664860e-02 1.074630e-01 1.214690e-01 1.348120e-01
043-097(L01) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 2.299380e-12 2.137050e-07 1.618280e-08 4.806170e-08 0.000215 ... 0.000004 0.000003 0.000003 0.000002 4.996970e-07 1.754870e-07 7.402690e-08 5.900700e-08 1.725820e-08 1.416280e-08
041-094(L00) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000 ... 0.224109 0.329906 0.465128 0.574359 7.598240e-01 9.471510e-01 1.195480e 00 1.458680e 00 1.727560e 00 2.054990e 00
039-089(L00) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000 ... 0.010328 0.013777 0.013199 0.015000 1.716070e-02 1.983690e-02 2.039220e-02 2.140960e-02 2.252160e-02 2.330300e-02
043-095(L01) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000 ... 13.308400 11.084000 9.514860 8.730070 7.958640e 00 7.249500e 00 6.697730e 00 6.278970e 00 6.019280e 00 5.670850e 00
043-097(L00) 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.379290e-07 5.388180e-06 1.827400e-07 8.016440e-07 0.005352 ... 0.000394 0.000228 0.000131 0.000087 4.040010e-05 6.121160e-06 1.084730e-06 6.949800e-07 1.232050e-07 1.013090e-07
sum 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.379313e-07 5.601885e-06 2.777680e-02 3.316308e-01 3.085918 ... 1080.658398 1079.959961 1087.902154 1097.773909 1.099505e 03 1.099857e 03 1.089266e 03 1.070388e 03 1.026290e 03 9.866779e 02
over NaN NaN NaN NaN NaN 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000e 00 0.000000 ... 0.012315 0.010263 0.008746 0.007953 7.238386e-03 6.591310e-03 6.148847e-03 5.866067e-03 5.865089e-03 5.747418e-03
Я проверил тип элементов в фрейме данных с помощью print(type(dict)) и получил <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Я попытался сохранить в csv с помощью:
for i in df_dict:
df_dict[i].to_csv[i]
Это возвращает ошибку:
IsADirectoryError: [Errno 21] Is a directory: '093nb-a'
Любая помощь была бы высоко оценена. Спасибо
Ответ №1:
Вам нужно передать to_csv функции имя файла в виде строки, а не просто число. Попробуйте сделать это:
for i in df_dict:
df_dict[i].to_csv('dataframe_id_' str(i) '.csv')