python Csv問題

Use map.

假設T1 column叫A, T2 叫A同B

df1[“A”].map(df2.set_index(“A”)[“B”])

Note that個df2 A value一定要喺unique

亦可用merge，但冇map咁efficient

咁可唔可以好似樓上咁用df[1]
而唔係用df[“A”]

意思T2.Csv既col1一定要unique？

Map係hashmap，value一定要one to one

如果要one to many, use df1.merge(df2, ...)

Search pandas merge 101，第一個result就係教學帖。

你鍾意叫咩名咪叫咩名，column名係自定義

好既！

因為我打算唔定個column既名
想好似之前咁直接指第幾個咁用

而加有一個問題係
我想col 4同col5對調
col4本身有小數
col5就只有整數
所以就用左呢個
df.loc[:, [4, 5]] = (str(df.loc[:, [5, 4]]).to_numpy())
之後就發現col5既data就出現左小數
就算我入整數都係有小數
但我應該點整走佢?
例如會出500.0
但我只想出500

做咩無啦啦加個str落去？有咩意思？

Use df.loc[:, [4, 5]] = df.loc[:, [5, 4]].to_numpy()

我原本就係用呢個
但之後個col 5就保留左一個小數

即係入500都係出500.0

有冇得改個csv既儲存格格式？

我係唔係應該係df.to_csv個時改?

dtype問題，你可以自己改dtype

df.loc[:, [4, 5]] = df.loc[:, [5, 4]].to_numpy()

df[[4, 5]] = df[[4, 5]].astype(int)

如果出error即係你其中一行有NaN，int唔可以有NaN，要轉Int64(大階I)

df[[4, 5]] = df[[4, 5]].astype("Int64")

另一個方法就係唔assign，只轉column名再sort column:

df = df.rename(columns={4:5, 5:4}).sort_index(axis=1)

to_csv documentation已經寫得好清楚，自己去睇，唔明先問。

我搵到解決方法啦!
原本只要用astype去定個col做int就得

係既 我解決左啦 感激大佬

而加我有一個問題
我有一個for loop黎loop data
但係我唔知點入落col 1

Sample?

因為我而加係根據個CSV 既col 0去crawler
然後想入落col 1到
crawler個到就整好左
可以根據col 0攞到我我想要既data
但係入唔到個col 1到

應該點改好？

講咗好多次唔好用loop既諗法，update要update一行。
比我會自己def一個function.

https://pastebin.pl/view/0df39b7b

麻煩曬
我聽日試下
因為我係寫左個crawler先
所以就用左Loop 唔好意思

我想問點樣可以令啲數值加3%？
因為我想張crawler番黎既值對比番col 2
如果col2 比crawler番黎既值大過或細過3%就會有提示

df[crawler].mul(1.03).gt(df[“col2”])|df[crawler].mul(0.97).lt(df[“col2”])

df[crawler]係唔係讀緊已經crawler落黎個個col?

咁應該點放？