Question

我正在尝试使用pandas将三个单独的平面文件中的内容连接到一个.csv中。其中一个输出字段“StoreID”基于一个单独的ID值列表（'Stores.txt'）。本质上，我需要将合并的数据框作为一系列csv行发布，同时在第三列中为每个商店ID附加结果。我遇到迭代语法问题。任何帮助都将非常感激！

import pandas as pd

items = pd.read_csv("Item_List.csv")
store_loc = pd.read_csv("Store_Locations.csv")
stores = open("Stores.txt")

for i in stores:
    item_merged = items.merge(store_loc, on='itemCat')
    item_merged['storeID'] = i
item_merged.to_csv("stores_items_output.csv", index=False)

Hypothetical Stores.txt：

3
5
6

期望输出，给定项目和位置的联合列表：

itemID,storeLocation,StoreID
12345,ABCDE,3
23456,ABCDE,3
34567,BCDEF,3
12345,ABCDE,5
23456,ABCDE,5
34567,BCDEF,5
12345,ABCDE,6
23456,ABCDE,6
34567,BCDEF,6

Answer 1

如果我理解您正在尝试的内容，则代码中的问题是您使用最后一个值覆盖商店ID，以便它们都具有相同的商店ID。

您想要的是3个dfs，其中每个合并的项目和位置有3个商店ID排列。

我的方法是在循环外合并，创建一个副本的临时df，为此df设置storeId并连接到合并的df然后写出到csv：< / p>

# our merged items and store locations
merged_items = items.merge(store_loc, on='itemCat')
for i in stores:
    # take a copy
    temp_df = merged_items.copy()
    # set the store id
    temp_df['storeID'] = i
    # now just concat
    item_merged = pd.concat([iterm_merged, temp_df], ignore_index=True)

# rest of code is same

将Py Pandas Dataframes附加到单个.csv中，按单独的列表进行迭代

1 个答案: