如何从Pandas DataFrame按ID拆分并导出为多个CSV文件

需求说明 #

从指定CSV文件读取数据生成Pandas DataFrame，将具有相同ID的行拆分出来，导出为以对应ID命名的独立CSV文件；ID列表未知（原文件包含数千个ID），无需保留拆分后的DataFrame，文件保存至原CSV所在路径。

示例源数据（df1source.csv） #

ID,A,B
B345,male,12
B980,female,34
B980,female,44
B345,female,04
B456,male,78

完整实现代码 #

import pandas as pd
import os

# 读取源CSV文件
df1 = pd.read_csv(r"C:\file\path\df1source.csv")

# 获取原文件所在路径
source_path = os.path.dirname(r"C:\file\path\df1source.csv")

# 按ID分组并导出每个分组为独立CSV
for id_val, group in df1.groupby('ID'):
    # 构造导出文件路径
    output_file = os.path.join(source_path, f"{id_val}.csv")
    # 导出CSV，不保留索引
    group.to_csv(output_file, index=False)

代码说明 #

• 使用os.path.dirname()获取原CSV文件的所在目录，确保拆分后的文件保存到相同路径
• df1.groupby('ID')按ID列对数据分组，遍历每个分组得到对应的ID值和该ID的所有行数据
• 用f"{id_val}.csv"作为导出文件的名称，通过os.path.join()拼接完整路径避免路径格式问题
• to_csv()的index=False参数避免导出时把DataFrame的索引列写入CSV文件

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dave66