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[Pandas教學]使用Pandas套件將資料集拆分成多個CSV檔案資料應用

pandas_split_csv_into_multiple_files

當單一資料集過於龐大，想要拆分為不同的檔案，或在實作機器學習時，需要將資料集分為測試及訓練資料等，這時候就有機會把單一CSV檔案中的資料，依據特定條件拆分成多個CSV檔案。

而使用Pandas套件來進行資料分析，就能夠很輕鬆的解決以上任務，本文就以Kaggle網站的「Coursera Course Dataset(coursea_data.csv)」資料集為例，基於其中的課程難易度等級欄位(course_difficulty)，來分別拆分多個CSV檔案，實作步驟包含：

  • Pandas unique()方法(Method)
  • Pandas基於欄位值拆分資料集
  • Pandas基於欄位值匯出多個CSV檔案

一、Pandas unique()方法(Method)

首先，利用以下指令安裝Pandas套件：

$ pip install pandas

接著讀取「Coursera Course Dataset(coursea_data.csv)」資料集，如下範例：

import pandas as pd


df = pd.read_csv('coursea_data.csv')
print(df)

截取部分執行結果

pandas_split_csv_into_multiple_files
由於本文想要基於課程難易度等級欄位(course_difficulty)，將不同等級的課程資料分別匯出到多個CSV檔案，這時後就可以利用Pandas套件的unique()方法(Method)，來取得課程難易度等級欄位(course_difficulty)的獨立值有哪些，如下範例：

import pandas as pd


df = pd.read_csv('coursea_data.csv')

levels = df['course_difficulty'].unique()
print(levels)

執行結果：

array(['Beginner', 'Intermediate', 'Mixed', 'Advanced'], dtype=object)

從以上結果就可以知道課程難易度等級欄位(course_difficulty)共有四個等級的資料。

二、Pandas基於欄位值拆分資料集

而要使用Pandas套件依據條件選擇資料，像是選擇課程難易度等級欄位(course_difficulty)為「Advanced」的課程資料，如下範例：

import pandas as pd


df = pd.read_csv('coursea_data.csv')

levels = df['course_difficulty'].unique()

new_df = df[df['course_difficulty'] == 'Advanced']
print(new_df)

截取部分執行結果

pandas_split_csv_into_multiple_files
接下來，要分別選擇課程難易度等級欄位(course_difficulty)的四個等級資料，大家應該猜到該怎麼做了吧？沒錯，就是透過迴圈來分別利用Pandas套件進行選擇，如下範例：

import pandas as pd


df = pd.read_csv('coursea_data.csv')

levels = df['course_difficulty'].unique()

for level in levels:
    new_df = df[df['course_difficulty'] == level]

三、Pandas基於欄位值匯出多個CSV檔案

在執行迴圈的過程中，Pandas套件選擇了課程難易度等級的資料後，就可以進行匯出CSV檔案的動作，本文以課程難易度等級來作為檔案名稱，如下範例：

import pandas as pd


df = pd.read_csv('coursea_data.csv')

levels = df['course_difficulty'].unique()

for level in levels:
    new_df = df[df['course_difficulty'] == level]
    new_df.to_csv(f'coursera_{level}.csv', index=False)  #索引值不匯出到CSV檔案中

執行結果

pandas_split_csv_into_multiple_files
這時候就可以看到，我們成功從原來的「Coursera Course Dataset(coursea_data.csv)」資料集，基於課程難易度等級欄位(course_difficulty)，分別匯出了各個等級的課程資料CSV檔案。

最後，利用Pandas套件讀取拆分後的CSV檔案，來檢視資料內容是否正確，以「coursera_Intermediate.csv」為例，如下：

import pandas as pd


df = pd.read_csv('coursea_data.csv')

levels = df['course_difficulty'].unique()

for level in levels:
    new_df = df[df['course_difficulty'] == level]
    new_df.to_csv(f'coursera_{level}.csv', index=False)  #索引值不匯出到CSV檔案中
	
mediate_df = pd.read_csv('coursera_Intermediate.csv')
print(mediate_df)

截取部分執行結果

pandas_split_csv_into_multiple_files

四、小結

本文以Kaggle網站的「Coursera Course Dataset(coursea_data.csv)」資料集為例，使用Pandas套件依據其中的欄位值，將不同等級的課程資料拆分到多個CSV檔案中，其中的實作步驟，先利用Pandas套件的unique()方法(Method)，取得欄位的唯一值，再透過迴圈選擇所需的資料集，並且匯出至CSV檔案中。

希望經過本文的教學，有幫助到大家在實務上處理大型的CSV檔案資料時，能夠有效透過拆分的方式，來區分與整理資料。

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