Pandas实现分列功能

最近发现自己特愿意扯和分享内容本身无关的事情，下述内容纯闲扯：

首先介绍什么是pandas

panda我们很熟悉！蠢萌蠢萌，让人想抱起来捏两下的国宝！

pandas是什么啦！遥记英文老师曾讲S是复数的意思！

那pandas就是！！！！

好吧！pandas的主人貌似是熊猫爱好者，或者最初是用来分析熊猫行为的！

不管怎样，Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

这段话来自百度百科！

反正就是用于数据分析、数据处理很牛啦！具体有多牛呢！以后我们慢慢来体会！

今天先和大家分享一个Python的小应用！按照某列拆分数据并分别存储至不同文件！

大家可以先下载一下这个文件实验一下！

链接：https://pan.baidu.com/s/1kW0nJoF密码：56xd

友情提醒！文件有43MB，手机党慎点！

我的文件行数有多少呢？

我们打开看一下！

也许我的个人电脑差一点吧！打开文件用了1分钟，我不太舍得让大家盯着圆圈看一分钟，所以还是略过打开的截图了！

我自己一行一行的数，数了四个小时，一共有57万多行！

如何按照K列镇区的非重复值拆分为独立文件呢！

方法一：勤劳小蜜蜂！

刚刚演示了普通劳动人民是如何按照某列拆分一列的！考虑K列有三十多种可能，勤劳如我也没有操作完！你们感兴趣可以弄一下！

方法二、Excel达人！

Excel强如我的！肯定不会手动筛选然后粘贴了！VBA一串代码搞定！

还是直接用强大如我的阿凯的Excel插件解决问题吧！

然后我就经历了漫长的等待-----未响应-----重新启动从零开始！！

我恨你拿五十多万行的数据欺负我！！

有本事你拿五百万行的数据哇！！！

反正我的插件都解决不了！

方法三、pandas出马！

逼得我非要用pandas！看看Python处理能用多久搞定！

基本上运行完代码后，打开目标文件夹就会发现会有源源不断的新文件生成！其实小编的电脑还是比较差的，台式机基本上打开文件夹就看到里面全是文件了！各位自己试试哦！

我把代码放到下面，简单做下解释！

import pandas as pd#导入pandas包

cf=open(r"D:\按照某列拆分文件测试.csv",encoding='gb18030',errors='ignore')#r代表文本没有转义字符，第一段输入的是打开文件的路径及文件名，encoding后面接的参数是代表使用什么编码gb18030比gb2312更为强大！error代码代表略过有错误的行

df= pd.read_csv(cf)#读取文件

list_township = df['镇区'].drop_duplicates()#删除镇区重复项drop_duplicates()为pandas自带方法！很方便

for township in list_township:#循环遍历列表，前面基础课程分享过

save = df.loc[df["镇区"] == township]#将镇区列等于镇区某个关键字的筛选出来赋值给save变量，中括号内是判断条件，df.loc[]代表将符合筛选条件的筛选出来

save.to_csv('D:/拆分后数据/'+ str(township) + '.csv',index=False,sep=',') #存储至新的文件夹，并且按照筛选条件命名文件

知道有的朋友看到这些代码很头疼！如果不理解没有关系！

本期只是解释小编为什么分享pandas，代码只是顺便分享的！

后续我们从pandas最基础的知识开始分享！

如果你有用Excel处理大数据的需求，学习pandas准没有错！

期待您与我共同成长、共同学习进步！