CSVで繰り返す解析済みデータを削除する

Question

こんにちは私はCSVファイルを取得し、各顧客データを繰り返し処理しようとしています。説明するために、各顧客は12ヶ月のデータを持っています。私は彼らの年次データを分析し、このデータの相関を新しいリストに保存し、すべての顧客が分析されるまでこれをループしたいと思います。ここで例えば

は、顧客データは（単純化の場合）のように見えるかもしれないものである：私は1つの顧客データのCSVでの相関関係を生成するために動作するようにこれを取得することができました

。しかし、私のデータシートには何千もの顧客がいます。私はネストされたforループを使用して、各顧客のすべての相関値をリスト/配列にしたいと考えています。リストには特定の顧客の相関の行があり、次の行は次の顧客になります。

import numpy 
from numpy import genfromtxt 
overalldata = genfromtxt('C:\Users\User V\Desktop\CUSTDATA.csv', delimiter=',') 
emptylist = [] 
overalldatasubtract = overalldata[13::] 
#This is where I try to use the four loop to go through all the customers. I  don't know if len will give me all the rows or the number of columns. 
for x in range(0,len(overalldata),11): 
    for x in range(0,13,1): 
      cust_months = overalldata[0:x,1] 
      cust_balancenormal = overalldata[0:x,16] 
      cust_demo_one = overalldata[0:x,2] 
      cust_demo_two = overalldata[0:x,3] 
      num_acct_A = overalldata[0:x,4] 
      num_acct_B = overalldata[0:x,5] 
    #Correlation Calculations 
      demo_one_corr_balance = numpy.corrcoef(cust_balancenormal, cust_demo_one)[1,0] 
      demo_two_corr_balance = numpy.corrcoef(cust_balancenormal, cust_demo_two)[1,0] 
      demo_one_corr_acct_a = numpy.corrcoef(num_acct_A, cust_demo_one)[1,0] 
      demo_one_corr_acct_b = numpy.corrcoef(num_acct_B, cust_demo_one)[1,0] 
      demo_two_corr_acct_a = numpy.corrcoef(num_acct_A, cust_demo_two)[1,0] 
      demo_two_corr_acct_b = numpy.corrcoef(num_acct_B, cust_demo_two)[1,0] 

      result_correlation = [demo_one_corr_balance, demo_two_corr_balance, demo_one_corr_acct_a, demo_one_corr_acct_b, demo_two_corr_acct_a, demo_two_corr_acct_b] 

result_correlation_combined = emptylist.append(result_correlation) 
#This is where I try to delete the rows I have already analyzed. 
overalldata = overalldata[11**x::] 

print result_correlation_combined 
print overalldatasubtract 

私のサブトラクション法が働いていたようだったが、私は私の大きなデータセットでそれをしようとしたとき、私は私の方法は完全に間違っている実現：

は、ここに私の現在のコードです。

これは別の方法ですか？私はそれが動作すると思うが、私は間違いを見つけることができない。

Answer 1

両方のループで同じ変数xを使用します。 2番目のループではxは顧客が何であれ0から12になります。また、xで行番号を設定しているため、最初の顧客に悩まされています。

あなたの二重ループではなく、次のようになります。

# loop over the customers 
for x_customer in range(0,len(overalldata),12): 
    # loop over the months 
    for x_month in range(0,12,1): 
     # line number: x 
     x = x_customer*12 + x_month 
     ... 

ので、私はループの境界と手順を変更：12ヶ月ので、12行あたりがある：

• がループ1顧客→ステップ= 12
• ループ2： 12か月ですので、月の範囲は0から11までです - >range(0,12,1)

Answer 2

これは私が問題を解決した方法です。私のforループの配置に問題がありました。簡単なインデント問題。上のポスターへのご協力ありがとうございます。範囲内x_customer（0、LEN（overalldata）、12）のための

：

for x in range(0,13,1): 
      cust_months = overalldata[0:x,1] 
      cust_balancenormal = overalldata[0:x,16] 
      cust_demo_one = overalldata[0:x,2] 
      cust_demo_two = overalldata[0:x,3] 
      num_acct_A = overalldata[0:x,4] 
      num_acct_B = overalldata[0:x,5] 
#Correlation Calculations 
      demo_one_corr_balance = numpy.corrcoef(cust_balancenormal, cust_demo_one)[1,0] 
      demo_two_corr_balance = numpy.corrcoef(cust_balancenormal, cust_demo_two)[1,0] 
      demo_one_corr_acct_a = numpy.corrcoef(num_acct_A, cust_demo_one)[1,0] 
      demo_one_corr_acct_b = numpy.corrcoef(num_acct_B, cust_demo_one)[1,0] 
      demo_two_corr_acct_a = numpy.corrcoef(num_acct_A, cust_demo_two)[1,0] 
      demo_two_corr_acct_b = numpy.corrcoef(num_acct_B, cust_demo_two)[1,0] 

      result_correlation = [(demo_one_corr_balance),(demo_two_corr_balance),(demo_one_corr_acct_a),(demo_one_corr_acct_b),(demo_two_corr_acct_a),(demo_two_corr_acct_b)] 
      numpy.savetxt('correlationoutput.csv', (result_correlation)) 
    result_correlation_combined = emptylist.append([result_correlation]) 
    cust_delete_list = [0,(x_customer),1] 
    overalldata = numpy.delete(overalldata, (cust_delete_list), axis=0)