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2019-12-26 00:00:33
今天遇到一个问题,小记录一下处理过程,现在要将一个pandas变量的某个字段进行转换。
之前学的是用applymap对所有字段进行批量处理,然后搜索了一些资料后,做了如下总结,使用apply方法只改某个需要的字段。
# 定义处理方法,至少要有一个入参,然后有返回内容 # 此处示例是通过判断一个字符串里面是否含有某个字,然后转换为1或0 def processMethod(d:str)->int: # print(d) if d.find('something')>0: return 1 else: return 0 # 此处示例的变量为一个<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> # 只想处理其中一列时,使用variable['paramName']来指定需要处理的列 # 只处理某列时可以用apply方法,然后传入一个lambda,里面用x['paramName']再指定要传入的参数 # 必须加axis=1,否则会报错,把rooms变量的第一个字段,而不是指定的字段给传进去 # axis=1,表示每次取一行数据进行处理,按行处理 rooms['direction']=rooms.apply(lambda x:processMethod(x['direction']),axis=1)
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- 点击工具菜单栏上的公式按钮,点击菜单下的自动求和函数,然后点击下拉框中的其他函数
- 在插入函数界面,在选择类别中,选择统计;在选择函数中,下拉选项框,选择RANK函数
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在RANK函数界面中,数值这个选项,点中自己要排序的数列,就完成设置,在引用这个选项,就是要比较的数字范围,这个时候就要输入,数字的范围,具体为B$6:B$16,这个是要输入的,尤其是$,这里不能直接选择下拉的。
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之后就可以通过点击第一个排名单元格,然后下拉单元格,完成排名信息的生成
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这是我到目前为止编写的代码,但似乎只是在输入时输出数据
import csv
import itertools
from itertools import groupby as gb
reader = csv.DictReader(open('Full_List.csv', 'r'))
groups = gb(reader, lambda d: d['red label'])
result = [max(g, key=lambda d: d['red label']) for k, g in groups]
writer = csv.DictWriter(open('output.csv', 'w'), reader.fieldnames)
writer.writeheader()
writer.writerows(result)
整个文件中只有50行的方言“红色标签”下包含一个值,其他所有行均保留为空白.
它在.csv的Z列中(但不是最后一个),因此我假设该列的索引为25(第一个为0).
任何帮助将不胜感激.
解决方法:
使用pandas怎么样?
import pandas as pd
df = pd.read_csv('Full_List.csv')
df = df.sort('red label')
df.to_csv('Full_List_sorted.csv', index=False)
您可能需要将选项调整为read_csv和to_csv以匹配CSV文件的格式.
标签:python,sorting,csv
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