如果符合条件则写入数据

Question

我有一个包含 3000 多个变量的数据文件。每行包含来自一个人的数据。并非所有人都有每个变量的数据。换句话说，数据文件如下所示：

V1,V2,V3,V4,V5,V6
ID1, ,  , 4, 2, 
ID2,1, 2,  ,  ,  
ID3,1,  ,  ,  , 3

我想为每一行（即，对于每个人）做的是将该行的数据放入其自己的 .csv 文件中。不过，问题是我只想要那个人有价值的变量。所以 ID1 的 .csv 文件看起来像：

V1,V4,V5
ID1,4, 2

我尝试从以下内容开始，但不知道如何继续：

df_datafile = pd.read_csv('data.csv')
df_datafile2 = df_datafile.fillna(0)
for row in df_datafile2.itertuples():
    index,V1,V2,V3,V4,V5,V6 = row
    file = open("%s.txt" % (V1),"w")
    for column in df_datafile:
        if column != 0:
            file.write("%s" % (column))

然而，所有这些代码所做的只是给了我以 V1 命名的 .csv 文件中的所有变量名。

Answer 1

怎么样：

df_datafile = pd.read_csv('data.csv')
for row, data in df_datafile.iterrows():
    data.dropna().to_frame().transpose().to_csv('file_{}.csv'.format(row))

如果您稍后再次删除 0 值，您可能会跳过 fillna() 步骤（这就是它不显示 df_datafile2 的原因）。