使用Pandas DataFrame在CSV中修改数据

Question

我有这样的结构；用于创建熊猫数据框：

my_dict = { 'name' : ["joe", "jack", "jill", "joan", "jesse","jacob", "jonas"],
                   'age' : [20,27, 35, 55, 18, 21, 35],
                   'designation': ["VP", "CEO", "CFO", "VP", "VP", "CEO", "MD"]}

我通过df = pd.DataFrame(my_dict)创建一个数据框；到目前为止一切都很好。

现在，我想创建此CSV的变体，比如说更改名称或年龄；或者可能有一些变体，例如还包括薪水。

我确实通过创建全新的字典来解决问题，然后直接将它们导出为CSV，但是我想使用pandas数据框，因此我可以从CSV文件中读取数据，在数据框中进行更改，然后将其导出为已加载的csv。因为我可以创建并以CSV格式导出字典，所以我在浪费时间做熊猫吗？

编辑： 例如，我想更改年龄和名称，就像原始词典中一样。因此，我想提取这2列中的每个值，并用新值替换它们（例如，我已经有2个具有新名称的列表，两个列表都具有与原始字典相同的元素数）

newname = ["Mike", "Frank", "Andrew", "Marge", "Alphonse","Roy", "Albert"]
newage = [22,32,34,43,21,55,66]

另一个变体可能是在添加或替换列及其数据时，例如，如果我想用designation替换salary列；我将传递带有该字段的新字段以及相关数据的新字典，如下所示：

newfield = {"Salary": [22, 32, 21, 14, 55, 34, 66]}

Answer 1

如果只想对初始数据集进行一些修改/变体，则可以使用pandas使其保存为另一个csv文件（或附加到原始csv文件中）。但是正如其他人提到的那样，我们可能需要更详细地了解您想要完成什么。

1将字典转换成数据框，然后将其另存为csv文件：

2更改数据框并另存为其他csv

在您其中一个方差中的3个更改列中包括新的薪水并删除指定。

您还可以自动执行更多操作，并在每次运行文件时根据需要创建任意数量的变体。我们只需要更详细地了解您想要完成什么。