Python - CSV 파일의 열 결합

Question

CSV 파일의 특정 열에서 데이터 형식을 가져 와서 새로운 CSV 파일로 결합하는 코드를 만들려고합니다. 팬더를 사용하도록 지시 받았지만 제대로 작동하는지 잘 모르겠습니다. 나는 파이썬에 상당히 익숙하기 때문에 잠재적으로 끔찍한 코드를 준비한다.

Customer_ID,Date,Time,OtherColumns,A,B,C,Cost 
1003,January,2:00,Stuff,1,5,2,519 
1003,January,2:00,Stuff,1,3,2,530 
1003,January,2:00,Stuff,1,3,2,530 
1004,Feb,2:00,Stuff,1,1,0,699 

을이처럼 보이는 새로운 CSV 생성 :

Customer_ID,ABC 
1003,152 
1003,132 
1003,132 
1004,110 

내가 지금까지 가지고하는 것은 :

import csv 
import pandas as pd 

df = pd.read_csv('test.csv', delimiter = ',') 
custID = df.customer_ID 
choiceA = df.A 
choiceB = df.B 
choiceC = df.C 

ofile = open('answer.csv', "wb") 
writer = csv.writer(ofile, delimiter = ',') 
writer.writerow(custID + choiceA + choiceB + choiceC) 

을

나는 data.csv 사용하려면 불행히도 모든 행은 함께 각 행을 추가 한 다음 한 행으로 합쳐진 각 행의 CSV를 만듭니다. 진정한 최종 목표는 A ~ C 열에서 가장 많이 발생하는 값을 찾고 가장 많이 발생하는 값을 사용하여 각 고객을 동일한 행에 결합하는 것입니다. 나는 끔찍한 설명을한다. 나는 data.csv을 소요하게 뭔가를 원하는 것이 :

Customer_ID,ABC 
1003,132 
1004,110 

Answer 1

당신은 당신의 관심이 열을 요약 할 수 있습니다 (자신의 유형이 문자열 인 경우) :

In [11]: df = pd.read_csv('data.csv', index_col='Customer_ID') 

In [12]: df 
Out[12]: 
       Date Time OtherColumns A B C Cost 
Customer_ID 
1003   January 2:00  Stuff 1 5 2 519 
1003   January 2:00  Stuff 1 3 2 530 
1003   January 2:00  Stuff 1 3 2 530 
1004    Feb 2:00  Stuff 1 1 0 699 

In [13]: res = df[list('ABC')].astype(str).sum(1) # cols = list('ABC') 

In [14]: res 
Out[14]: 
Customer_ID 
1003   152 
1003   132 
1003   132 
1004   110 
dtype: float64 

당신이, csv로 얻을하려면 우선 to_frame (원하는 열 이름 추가)을 사용할 수 있습니다.

In [15]: res.to_frame(name='ABC') # ''.join(cols) 
Out[15]: 
      ABC 
Customer_ID 
1003   152 
1003   132 
1003   132 
1004   110 

In [16]: res.to_frame(name='ABC').to_csv('new.csv')