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Pour sélectionner une ligne et une colonne particulières dans DataFrame

Mon exigence est un peu complexe bit

ci-dessous donne est un DataFrame DF: xxx

donc ce que je veux, je veux enregistrer toutes ces valeurs dans une variables distinctes.

Par exemple, le résultat final doit être: xxx

Le résultat ci-dessus peut être obtenu en utilisant le code suivant: xxx < / Pré>

Mais le défi que je suis confronté ici est que les colonnes ne sont pas toujours constantes. Parfois, il aura de la valeur pour tous les 6 mois, il n'y a pas de temps.

par exemple: xxx

attendu Résultat

Je veux obtenir des données individuelles pendant tous les mois (jusqu'à 6 mois). Si dans le cas de l'exemple ci-dessus de 3 mois de données, je souhaite remplir le reste de la valeur des mois (c.-à-d. mois 4 à mois 6 pour être '0'

Quelqu'un peut-il m'aider s'il vous plaît à ce sujet?

python python-3.x pandas dataframe 5 commentaires Avez-vous essayé d'utiliser un dictionnaire au lieu de variables: pandas.dataframe.to_dict? En effet, à la fin, je gave pour enregistrer toutes ces données individuelles dans CSV, donc dataframe.to_dict ne m'a pas donné une réponse satisfaisante Qu'en est-il de la boucle à travers les clés dictées? Comment je fais ça? Pour la clé, la valeur dans my_dict.items ():

3 Réponses : 0 votes Vous pouvez sélectionner une ligne spécifique avec ILOC a> fonction comme df.iloc [quelque_index] code>. Après cela, vous pouvez parcourir des rangées à la main. Une autre option serait d'utiliser df.iterrows () code> dans une boucle. Encore une fois, vous obtenez une ligne distincte et si vous faites pour index, rangée dans df.iterrows () code> alors toutes les données sont dans la variable code> de la ligne de code>. MISE À JOUR STRAND> P> for index, data in df.iterrows(): for m in ['Month_1', .. , 'Month_6']: if data[m] == '': data[m].replace('', 0, inplace=True) 2 commentaires Qu'en est-il du cas de 3 mois que j'ai mentionné dans la question. Je veux que le reste des valeurs soit rempli avec 0 si ce mois-ci n'est pas présent Eh bien, vous pouvez voir ce qui se trouve dans la ligne et remplir les autres valeurs à la main dans une boucle. Si ligne ['mois_4'] retourne erreur ou null ou quoi que ce soit simplement mettre 0 dans sa place 1 votes Utiliser to_dict . Voir si cela fonctionne pour vous df xxx sortie xxx < / p> df xxx sortie xxx sortie xxx 0 commentaires 0 votes Ceci a effectivement travaillé et résolu mon problème try: if df.at['Credit', 'Month4']: SalaryMonth4 = df.at['Salary', 'Month4'] except: SalaryMonth4 = 0 0 commentaires

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