我正在和Pandas一起工作,我有一个数据框,我们可以在其中填充以下三个值中的一个:
ID_1 ID_2 ID_3
abc NaN NaN
NaN def NaN
NaN NaN ghi
NaN NaN jkl
NaN mno NaN
pqr NaN NaN
我的目标是将这三列组合成我数据框中的新列:
ID_1 ID_2 ID_3 Combined_ID
abc NaN NaN abc
NaN def NaN def
NaN NaN ghi ghi
NaN NaN jkl jkl
NaN mno NaN mno
pqr NaN NaN pqr
理想情况下,它只会找到第1列到第3列中存在的任何非空值,但我也可以连接,因为我们应该只为每行填充三个中的一个.谢谢.
df_note = pd.read_csv("NoteIds.csv")
df_note['Combined_ID'] = # ID_1 + ID_2 + ID_3
我正在努力用最简单的方法在pandas中进行不区分大小写的合并.有没有办法在合并时做到这一点？我是否需要使用(？i)或带有ignorecase的正则表达式？在我的下面的代码片段中,我加入了一些国家,其中一个文件中可能是"美国"而另一个文件中的"美国",我只想将这个案例排除在外.谢谢!
import pandas as pd
import csv
import sys
env_path = sys.argv[1]
map_path = sys.argv[2]
df_address = pd.read_csv(env_path + "\\address.csv")
df_CountryMapping = pd.read_csv(map_path + "\CountryMapping.csv")
df_merged = df_address.merge(df_CountryMapping, left_on="Country", right_on="NAME", how="left")
....
我有一个关于熊猫的问题，我有点困惑。我有一个包含很多不需要计算的数值的文件。他们中的大多数人都很好，但我有一对夫妇在末尾附加了“.0”。
这是一个示例输入文件：
Id1 Id2 Age Id3
"SN19602","1013743", "24", "23523"
"SN20077","2567897", "28", "24687"
以及正在生成的输出：
Id1 Id2 Age Id3
"SN19602","1013743.0", "24", "23523"
"SN20077","2567897.0", "28", "24687"
谁能解释为什么有些但不是所有的数值都附加了 .0，如果有什么办法可以防止它？当我使用 CSV 输出执行流程的下一步时，这是一个问题。
我试图将数据框和列本身转换为字符串，但没有产生影响。理想情况下，我不想列出要转换的每一列，因为 a 有非常多的列，并且必须手动检查输出文件以确定哪些列附加了 .0 并为其编码。任何建议表示赞赏。
import pandas as pd
import csv
df_inputFile = pd.read_csv("InputFile.csv")
df_mappingFile = pd.read_csv("MappingFile.csv")
df_merged = df_inputFile.merge(df_mappingFile, left_on="Id", right_on="Id", how="left")
#This isn't affecting the output
df_merged.astype(str)
df_merged.to_csv("Output.csv", index=False, quoting=csv.QUOTE_ALL)