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我正在将 .csv 中的前 9 行读取到 DataFrame 中,它工作正常:
invoice_desc = pd.read_csv('path', sep=',', nrows = 9, header=None)
打印时,DataFrame 看起来像这样:
0 1
0 Bill to /client/
1 Billing ID xxxx-xxxx-xxxx-xxxx
2 Invoice number 3359680287
3 Issue date 31-Jan-2016
4 Due Date 01-Mar-2016
5 Currency CURR
6 Invoice subtotal 9,999,999.90
7 VAT (0%) 0.00
8 Amount due 9,999,999.90
我现在需要挑选某些行,重新索引并转置,以便我可以通过 to_sql() 将其插入 MySQL 数据库:
i = ['invoiceNum', 'issueDate', 'dueDate', 'invoiceSubtotal']
invoice_desc2 = pd.DataFrame(invoice_desc.loc[[2, 3, 4, 8],], index = i)
invoice_desc2.transpose()
print invoice_desc2
但是,该代码片段会重新索引,但不会保留值,并在打印时生成以下输出:
0 1
invoiceNum NaN NaN
issueDate NaN NaN
dueDate NaN NaN
invoiceSubtotal NaN NaN
我一直在阅读有关 Pandas 索引和切片的文章 here但我就是无法让它发挥作用。我究竟做错了什么?谢谢!
最佳答案
我认为您可以首先通过 loc
选择 invoice_desc
的子集,将其转置为 T
然后按 i
更改列。不需要通过 pd.DataFrame
创建新的 DataFrame
。
print invoice_desc
0 1
0 Bill to \tclient
1 Billing ID xxxx-xxxx-xxxx-xxxx
2 Invoice number 3359680287
3 Issue date 31-Jan-2016
4 Due Date 01-Mar-2016
5 Currency CURR
6 Invoice subtotal 9,999,999.90
7 VAT (0%) 0.00
8 Amount due 9,999,999.90
invoice_desc2 = invoice_desc.loc[[2, 3, 4, 8],:]
invoice_desc2 = invoice_desc2.T
print invoice_desc2
2 3 4 8
0 Invoice number Issue date Due Date Amount due
1 3359680287 31-Jan-2016 01-Mar-2016 9,999,999.90
i = ['invoiceNum', 'issueDate', 'dueDate', 'invoiceSubtotal']
invoice_desc2.columns = i
print invoice_desc2
invoiceNum issueDate dueDate invoiceSubtotal
0 Invoice number Issue date Due Date Amount due
1 3359680287 31-Jan-2016 01-Mar-2016 9,999,999.90
或者先通过i
设置index
,然后转置:
print invoice_desc
0 1
0 Bill to \tclient
1 Billing ID xxxx-xxxx-xxxx-xxxx
2 Invoice number 3359680287
3 Issue date 31-Jan-2016
4 Due Date 01-Mar-2016
5 Currency CURR
6 Invoice subtotal 9,999,999.90
7 VAT (0%) 0.00
8 Amount due 9,999,999.90
invoice_desc2 = invoice_desc.loc[[2, 3, 4, 8],:]
i = ['invoiceNum', 'issueDate', 'dueDate', 'invoiceSubtotal']
invoice_desc2.index = i
print invoice_desc2
0 1
invoiceNum Invoice number 3359680287
issueDate Issue date 31-Jan-2016
dueDate Due Date 01-Mar-2016
invoiceSubtotal Amount due 9,999,999.90
print invoice_desc2.T
invoiceNum issueDate dueDate invoiceSubtotal
0 Invoice number Issue date Due Date Amount due
1 3359680287 31-Jan-2016 01-Mar-2016 9,999,999.90
关于python - Pandas DataFrame 不会重新索引和转置,返回 NaN,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35863289/
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