Question

我的问题很难解释，我不确定是否可以按照我的要求做，但我会尽力解释。

基本上，我有一个包含数据的CSV文件，我想提取特定的单元格并将其设置为对象中的值。 CSV中的每一行都包含有关单个项目的信息。目前，我已经使用pandas库和df.iloc [0] [1]等进行了硬编码。但是，我希望能够遍历整个CSV并提取单个单元格并将其添加到多个对象中，因此，我不必手动对每一行进行硬编码。

希望，代码将有助于显示我的意思：

df = pd.read_csv('Options.csv')

我的课：

    class Option:
    def __init__(self, type, name, S, K):

        self.type = type
        self.name = name
        self.S = S
        self.K = K

当前从CSV提取：

o1 = Option(df.iloc[0, 1], df.iloc[0][2], df.iloc[0][3], df.iloc[0][4])
o2 = Option(df.iloc[1, 1], df.iloc[1][2], df.iloc[1][3], df.iloc[1][4])

等

我仍然希望能够为每个选项选择单独的值，例如print（o1.name），o6.type等。

Answer 1

这将为您提供Option对象的列表：

options = df.apply(lambda x: Option(x[1], x[2], x[3], x[4]), axis=1)

options_list = options.values.tolist()

Answer 2

您需要遍历从0到文档中最大行的每一行。对于每次迭代，您都将创建Option类的新实例。

这是一些示例代码：

df = pd.read_csv('Option.csv')

row_amount = 5 # put the amount of rows that the csv file contains here or get it with pandas 

options = []

for row in range(0, row_amount):
    option = Option(df.iloc[row, 1], df.iloc[row, 2], df.iloc[row, 3], df.iloc[row, 4])
    options.append(option)

使用循环将CSV数据提取到对象中

2 个答案: