如何使用 Pandas 操作 a.csv 文件中的数据并访问特定的行和列？

Question

我有一个 .csv 文件，其中包含四列和大约 700000 行。 我的问题是我无法访问特定的单元格，而只能访问整行。 我的代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("example.csv")
entries = data["entry"].astype(str)
payments = data["payment_type"].astype(str)
origins = data["origin"].astype(str)


for row in entries:
    if row[26] == "Y":
        data["payment_type"] = "sample"
    if row[27] == "Y":
        data["payment_type"] = "Check Card"
    ...

例如在.csv文件的第一行，我想根据同一行的“条目”列格式化“来源”列中的单元格。 该脚本执行此操作，但正如现在所写的那样，它根据最后一个条目的值来格式化整个列。 我认为我的问题出在“for”循环中，关于如何访问列的特定行。

任何帮助，将不胜感激。

先感谢您。

Answer 1

您可以使用np.where function 并定义规则何时格式化与其匹配的行。 或者，如果您有多个规则和多个条件，则可以使用np.select 。

Answer 2

您正在替换整列，您必须为每一列添加行

import pandas as pd

data = pd.read_csv("example.csv")
entries = data["entry"].astype(str)
payments = data["payment_type"].astype(str)
origins = data["origin"].astype(str)


for row in entries:
    if row[26] == "Y":
        data["payment_type"][row] = "sample"
    if row[27] == "Y":
        data["payment_type"][row] = "Check Card"
    ...