Python - Excel への groupby 反復のループ

店舗の場所と収益に関する詳細情報を記述したデータフレームがあります。この情報を繰り返し、場所とマシン番号ごとに分類して、この情報を Excel にエクスポートしたいと考えています。現在のデータフレームは次のようになります

  Location     Machine Number Net Funds Net Revenue
0 Location 1   123456         123       76
1 Location 1   325462         869       522
2 Location 1   569183         896       234
3 Location 2   129756         535       542 
4 Location 2   234515         986       516 
5 Location 2   097019         236       512 
6 Location 3   129865         976       251

理想的には、出力は次のようになります。

Machine Number    Net Funds     Net Revenue
Location 1
123456            123           76
325462            869           522
269183            896           234
Machine Number    Net Funds     Net Revenue
Location 2
129756            535           542
234515            986           516
097019            236           512
Machine Number    Net Funds     Net Revenue
Location 3
129865            976           251

このデータを繰り返し処理して、好みの形式にすることができました。

for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)

xlsxwriter に呼び出すことができません。

ご指導いただければ幸いです。

Excel の結果は単一の s 上にある必要があります。ヒーツ？列ヘッダーが繰り返されていますか?

2020 年 9 月 4 日 19:14

ご返信ありがとうございます。はい、理想的には、ヘッダーが繰り返される 1 つのシートに収まります。

2020 年 9 月 8 日 12:21

このために、to_csv を使用して CSV 文字列を作成し、列ヘッダーを調整します。 CSV ファイルは Excel で開くことができます。

このコードを試してください:

import pandas as pd

cols = ['Location','Machine Number','Net Funds','Net Revenue']
lst = [
['Location 1','123456',123, 76],
['Location 1','325462',869,522],
['Location 1','569183',896,234],
['Location 2','129756',535,542],
['Location 2','234515',986,516],
['Location 2','097019',236,512],
['Location 3','129865',976,251]]

df = pd.DataFrame(lst, columns=cols)

loclst = df['Location'].unique().tolist()

cc = ""
for loc in loclst:
   dfl = df[df['Location']==loc][cols[1:]]
   cc += ','.join(cols[1:]) + '\n' + loc+',,\n' + dfl.to_csv(index=False, header=False)

print(cc)
with open('out.csv','w') as f:
   f.write(cc.replace('\r\n','\n'))
   

出力 (out.csv)

Machine Number,Net Funds,Net Revenue
Location 1,,
123456,123,76
325462,869,522
569183,896,234
Machine Number,Net Funds,Net Revenue
Location 2,,
129756,535,542
234515,986,516
097019,236,512
Machine Number,Net Funds,Net Revenue
Location 3,,
129865,976,251