Hướng dẫn how do you add a value to a column in python? - làm thế nào để bạn thêm một giá trị vào một cột trong python?
Tôi lặp vào các tệp CSV trong một thư mục và đọc chúng với gấu trúc. Đối với mỗi tệp CSV, tôi có một danh mục và một thị trường. Sau đó, tôi cần lấy ID của danh mục và ID của thị trường từ cơ sở dữ liệu sẽ có giá trị cho tệp CSV này. FinalDF là một khung dữ liệu chứa tất cả các sản phẩm cho tất cả các tệp CSV và tôi cần nối nó bằng dữ liệu Fron CSV hiện tại. Danh sách các sản phẩm của CSV hiện tại được lấy lại bằng cách sử dụng:
Tôi cần nối chúng vào FinalDF và tôi đã sử dụng:
Điều này có vẻ hoạt động tốt, và bây giờ tôi phải chèn catid và marketid vào các cột tương ứng của FinalDF. Bởi vì Catid và MarketID được chấp nhận tệp CSV hiện tại, tôi chỉ cần thêm chúng nhiều thời gian như có các hàng trong DFAFrame, đây là điều tôi đang cố gắng thực hiện trong mã bên dưới.
Như bạn có thể thấy, tôi chỉ có các giá trị NAN thay vì các giá trị thực tế. đầu ra dự kiến:
FinalDF chứa một số CSV sẽ trông giống như:
Bất kỳ ý tưởng? Cảm ơn
Các Các 7data 7DataFrameName.insert(loc, column, value, allow_duplicates = False)5 Parameters:
Tìm liên kết đến tệp CSV được sử dụng từ đây. & NBSP; Chèn một cột có giá trị tĩnh:Python3
0 1 2 3Output: Sau khi chèn cột: & nbsp; & nbsp; Python3
0 1 2 3Sau khi chèn cột: & nbsp; & nbsp; 3
finalDf = pd.DataFrame(columns=['PRODUCT', 'CAT_ID', 'MARKET_ID'])
finalDf['PRODUCT'] = finalDf.PRODUCT.astype('category')
df = pd.read_csv(filename, header=None,
names=['PRODUCT', 'URL_PRODUCT', 'RANK', 'URL_IMAGE', 'STARS', 'PRICE', 'NAME', 'SNAPDATE',
'CATEGORY', 'MARKETPLACE', 'PARENTCAT', 'LISTTYPE', 'VERSION', 'LEVEL'], sep='\t')
finalDf['PRODUCT'] = finalDf['PRODUCT'].append(df['PRODUCT'],ignore_index=True)
# Here I have a single value to add n times, n corresponding to the number of rows in the dataframe df
catid = 2113
marketid = 13
catids = pd.Series([catid]*len(df.index))
marketids = pd.Series([marketid]*len(df.index))
finalDf['CAT_ID'] = finalDf['CAT_ID'].append(catids, ignore_index=True)
finalDf['MARKET_ID'] = finalDf['MARKET_ID'].append(marketids, ignore_index=True)
print finalDf.head()
PRODUCT CAT_ID MARKET_ID
0 ABC NaN NaN
1 ABB NaN NaN
2 ABE NaN NaN
3 DCB NaN NaN
4 EFT NaN NaN
finalDf = pd.DataFrame(columns=['PRODUCT', 'CAT_ID', 'MARKET_ID'])
finalDf['PRODUCT'] = finalDf.PRODUCT.astype('category')
df = pd.read_csv(filename, header=None,
names=['PRODUCT', 'URL_PRODUCT', 'RANK', 'URL_IMAGE', 'STARS', 'PRICE', 'NAME', 'SNAPDATE',
'CATEGORY', 'MARKETPLACE', 'PARENTCAT', 'LISTTYPE', 'VERSION', 'LEVEL'], sep='\t')
finalDf['PRODUCT'] = finalDf['PRODUCT'].append(df['PRODUCT'],ignore_index=True)
# Here I have a single value to add n times, n corresponding to the number of rows in the dataframe df
catid = 2113
marketid = 13
catids = pd.Series([catid]*len(df.index))
marketids = pd.Series([marketid]*len(df.index))
finalDf['CAT_ID'] = finalDf['CAT_ID'].append(catids, ignore_index=True)
finalDf['MARKET_ID'] = finalDf['MARKET_ID'].append(marketids, ignore_index=True)
print finalDf.head()
PRODUCT CAT_ID MARKET_ID
0 ABC NaN NaN
1 ABB NaN NaN
2 ABE NaN NaN
3 DCB NaN NaN
4 EFT NaN NaN
finalDf = pd.DataFrame(columns=['PRODUCT', 'CAT_ID', 'MARKET_ID'])
finalDf['PRODUCT'] = finalDf.PRODUCT.astype('category')
df = pd.read_csv(filename, header=None,
names=['PRODUCT', 'URL_PRODUCT', 'RANK', 'URL_IMAGE', 'STARS', 'PRICE', 'NAME', 'SNAPDATE',
'CATEGORY', 'MARKETPLACE', 'PARENTCAT', 'LISTTYPE', 'VERSION', 'LEVEL'], sep='\t')
finalDf['PRODUCT'] = finalDf['PRODUCT'].append(df['PRODUCT'],ignore_index=True)
# Here I have a single value to add n times, n corresponding to the number of rows in the dataframe df
catid = 2113
marketid = 13
catids = pd.Series([catid]*len(df.index))
marketids = pd.Series([marketid]*len(df.index))
finalDf['CAT_ID'] = finalDf['CAT_ID'].append(catids, ignore_index=True)
finalDf['MARKET_ID'] = finalDf['MARKET_ID'].append(marketids, ignore_index=True)
print finalDf.head()
PRODUCT CAT_ID MARKET_ID
0 ABC NaN NaN
1 ABB NaN NaN
2 ABE NaN NaN
3 DCB NaN NaN
4 EFT NaN NaN
finalDf = pd.DataFrame(columns=['PRODUCT', 'CAT_ID', 'MARKET_ID'])
finalDf['PRODUCT'] = finalDf.PRODUCT.astype('category')
df = pd.read_csv(filename, header=None,
names=['PRODUCT', 'URL_PRODUCT', 'RANK', 'URL_IMAGE', 'STARS', 'PRICE', 'NAME', 'SNAPDATE',
'CATEGORY', 'MARKETPLACE', 'PARENTCAT', 'LISTTYPE', 'VERSION', 'LEVEL'], sep='\t')
finalDf['PRODUCT'] = finalDf['PRODUCT'].append(df['PRODUCT'],ignore_index=True)
# Here I have a single value to add n times, n corresponding to the number of rows in the dataframe df
catid = 2113
marketid = 13
catids = pd.Series([catid]*len(df.index))
marketids = pd.Series([marketid]*len(df.index))
finalDf['CAT_ID'] = finalDf['CAT_ID'].append(catids, ignore_index=True)
finalDf['MARKET_ID'] = finalDf['MARKET_ID'].append(marketids, ignore_index=True)
print finalDf.head()
PRODUCT CAT_ID MARKET_ID
0 ABC NaN NaN
1 ABB NaN NaN
2 ABE NaN NaN
3 DCB NaN NaN
4 EFT NaN NaN
finalDf = pd.DataFrame(columns=['PRODUCT', 'CAT_ID', 'MARKET_ID'])
finalDf['PRODUCT'] = finalDf.PRODUCT.astype('category')
df = pd.read_csv(filename, header=None,
names=['PRODUCT', 'URL_PRODUCT', 'RANK', 'URL_IMAGE', 'STARS', 'PRICE', 'NAME', 'SNAPDATE',
'CATEGORY', 'MARKETPLACE', 'PARENTCAT', 'LISTTYPE', 'VERSION', 'LEVEL'], sep='\t')
finalDf['PRODUCT'] = finalDf['PRODUCT'].append(df['PRODUCT'],ignore_index=True)
# Here I have a single value to add n times, n corresponding to the number of rows in the dataframe df
catid = 2113
marketid = 13
catids = pd.Series([catid]*len(df.index))
marketids = pd.Series([marketid]*len(df.index))
finalDf['CAT_ID'] = finalDf['CAT_ID'].append(catids, ignore_index=True)
finalDf['MARKET_ID'] = finalDf['MARKET_ID'].append(marketids, ignore_index=True)
print finalDf.head()
PRODUCT CAT_ID MARKET_ID
0 ABC NaN NaN
1 ABB NaN NaN
2 ABE NaN NaN
3 DCB NaN NaN
4 EFT NaN NaN
finalDf = pd.DataFrame(columns=['PRODUCT', 'CAT_ID', 'MARKET_ID'])
finalDf['PRODUCT'] = finalDf.PRODUCT.astype('category')
df = pd.read_csv(filename, header=None,
names=['PRODUCT', 'URL_PRODUCT', 'RANK', 'URL_IMAGE', 'STARS', 'PRICE', 'NAME', 'SNAPDATE',
'CATEGORY', 'MARKETPLACE', 'PARENTCAT', 'LISTTYPE', 'VERSION', 'LEVEL'], sep='\t')
finalDf['PRODUCT'] = finalDf['PRODUCT'].append(df['PRODUCT'],ignore_index=True)
# Here I have a single value to add n times, n corresponding to the number of rows in the dataframe df
catid = 2113
marketid = 13
catids = pd.Series([catid]*len(df.index))
marketids = pd.Series([marketid]*len(df.index))
finalDf['CAT_ID'] = finalDf['CAT_ID'].append(catids, ignore_index=True)
finalDf['MARKET_ID'] = finalDf['MARKET_ID'].append(marketids, ignore_index=True)
print finalDf.head()
PRODUCT CAT_ID MARKET_ID
0 ABC NaN NaN
1 ABB NaN NaN
2 ABE NaN NaN
3 DCB NaN NaN
4 EFT NaN NaN
|