在迭代時從 pandas dataframe 中刪除行

Question

我有以下 python 腳本。 在其中，我正在遍歷一個 CSV 文件，該文件包含一排又一排的會員卡。 在許多情況下，每張卡有多個條目。 我目前正在遍歷每一行，然后使用 loc 在當前行中查找卡片的所有其他實例，因此我可以將它們組合在一起以發布到 API。但是我想做的是，當該帖子是完成后，刪除我剛剛合並的所有行，這樣迭代就不會再次命中它們。

那是我堅持的部分。 有任何想法嗎？ 本質上，我想在下一次迭代的 go 之前從 csv 中刪除 card_list 中的所有行。 這樣即使可能有 5 行具有相同的卡號，我也只處理該卡一次。 我嘗試使用

csv = csv[csv.card != row.card]

在循環結束時，認為它可能會重新生成 dataframe，其中沒有任何行與一張與剛剛處理的卡片匹配的卡片，但它沒有用。

import urllib3
import json
import pandas as pd 
import os
import time 
import pyfiglet
from datetime import datetime
import array as arr

    for row in csv.itertuples():
        dt = datetime.now()
        vouchers = []
        if minutePassed(time.gmtime(lastrun)[4]):
            print('Getting new token...')
            token = get_new_token()
            lastrun = time.time()
        print('processing ' + str(int(row.card)))
        card_list = csv.loc[csv['card'] == int(row.card)]
        print('found ' + str(len(card_list)) + ' vouchers against this card')

        for row in card_list.itertuples():
            print('appending card ' + str(int(row.card)) + ' voucher ' + str(row.voucher))
            vouchers.append(row.voucher)
        print('vouchers, ', vouchers)

        encoded_data = json.dumps({
            "store_id":row.store,
            "transaction_id":"11111",
            "card_number":int(row.card),
            "voucher_instance_ids":vouchers
        })
        print(encoded_data)
        number += 1

        r = http.request('POST', lcs_base_path + 'customer/auth/redeem-commit',body=encoded_data,headers={'x-api-key': api_key, 'Authorization': 'Bearer ' + token})
        response_data = json.loads(r.data)

        if (r.status == 200):
            print (str(dt) + ' ' + str(number) + ' done. processing card:' + str(int(row.card)) + ' voucher:' + str(row.voucher) + ' store:' + str(row.store) + ' status: ' + response_data['response_message'] + ' request:' + response_data['lcs_request_id'])
        else:
            print (str(dt) + ' ' + str(number) +  'done. failed to commit ' + str(int(row.card)) + ' voucher:' + str(row.voucher) + ' store:' + str(row.store) + ' status: ' + response_data['message'])
            new_row = {'card':row.card, 'voucher':row.voucher, 'store':row.store, 'error':response_data['message']}
            failed_csv = failed_csv.append(new_row, ignore_index=True)
            failed_csv.to_csv(failed_csv_file, index=False)
            csv = csv[csv.card != row.card]
    print ('script completed')
    print (str(len(failed_csv)) + ' failed vouchers will be saved to failed_commits.csv')
    print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))

Answer 1

第一條經驗法則永遠不會替代您正在迭代的內容。 另外，我認為你對itertuples做錯了。 讓我們做groupby：

for card, card_list in csv.groupby('card'):
    # card_list now contains all the rows that have a specific cards
    # exactly like `card_list` in your code
    print('processing, card)
    print('found', len(card_list), 'vouchers against this card')

    # again `itertuples` is over killed -- REMOVE IT
    # for row in card_list.itertuples():

    encoded_data = json.dumps({
            "store_id": card_list['store'].iloc[0],      # same as `row.store`
            "transaction_id":"11111",
            "card_number":int(card),
            "voucher_instance_ids": list(card_list['voucher']) # same as `vouchers`
        })
    
    # ... Other codes