Question

我有以下csv文件：

name,shortname,description,class,child.1,child.2,child.3, ... child.300
Audi AG, Audi,, vehicle,A3,A4,A5 ... Awhatever
.
.
.
Mercedes Benz, MB,, vehicle,C,A,B ... GLEwhatever

因此，有多行多列。

我想每行仅打印子列，如下所示：

Audi: 
A3
A4
A5
...
Awhatever
.
.
.
Mercedes Benz:
C
A
B
...
GLEwhatever

到目前为止，我已经尝试在Python中使用iloc方法，如下所示，但无法正常工作。

    cars = pd.read_csv("cars.csv")
    df = pd.DataFrame(cars)
    for index, row in df.iterrows():
        print(row[0], (df.iloc[1, 4:300]))

我检查了loc和iloc的一些教程，但这对我来说对于初学者来说非常复杂，所以有没有其他选择可以达到我想要的结果？

Answer 1

有两种方法可以执行此操作-取决于您希望输出的外观到底是什么：

for row in df.iterrows():
    print(row[1][0]) 
    print(row[1][4:])

输出：

Audi AG
child.1    A3
child.2    A4
child.3    A5
Name: 0, dtype: object
Mercedes Benz
child.1    C
child.2    A
child.3    B
Name: 1, dtype: object

方法2：

for row in df.iterrows():
    print(row[1][0]) 
    for c, v in row[1][4:].items():
        print(f"- {c}:{v}")

输出：

Audi AG
- child.1:A3
- child.2:A4
- child.3:A5
Mercedes Benz
- child.1:C
- child.2:A
- child.3:B

如果每辆车同时具有模型和颜色，则可以执行以下操作：

for row in df.iterrows():
    print(row[1][0]) 
    items = list(row[1].items())
    for inx in range(4, len(row[1]), 2):
        car = items[inx]
        print(f"- {car[0]}: {car[1]}")
        color = items[inx+1]
        print(f"  - color: {color[1]}")

输出为：

Audi AG
- child.1: A3
  - color: red
- child.2: A4
  - color: blue
- child.3: A5
  - color: black
Mercedes Benz
- child.1: C
  - color: green
- child.2: A
  - color: yellow
- child.3: B
  - color: white

访问Python Pandas数据框中的特定列

1 个答案: