【发布时间】:2021-04-15 03:05:36
【问题描述】:
我有 5 个 csv 文件要读取,但使用该 csv 文件进行的列名和操作保持不变。
例如,在我的代码中,我执行以下 3 个步骤(但对所有 5 个文件重复此步骤)
a) 我读取 csv 并将它们存储在数据框中
b) 将数据框内容转换为大写
c) 使用子集 = sourceName 列删除重复项
d) 创建一个系列对象
test_map = pd.read_csv('test_map.csv')
test_map = test_map .apply(lambda x: x.astype(str).str.upper())
test_map = test_map .drop_duplicates(subset=['sourceName'])
test_Id_map = test_map.set_index(['sourceName'])['Id']
val_op_map = pd.read_csv('op_val_map.csv')
val_op_map = val_op_map.apply(lambda x: x.astype(str).str.upper())
val_op_map = val_op_map.drop_duplicates(subset=['sourceName'])
val_op_id_map = val_op_map.set_index(['sourceName'])['Id']
test2_map = pd.read_csv('test2_map.csv')
test2_map = test2_map.apply(lambda x: x.astype(str).str.upper())
test2_map = test2_map.drop_duplicates(subset=['sourceName'])
test2_id_map = test2_map.set_index(['sourceName'])['Id']
visit_map = pd.read_excel('visit_map.xlsx')
visit_map = visit_map.apply(lambda x: x.astype(str).str.upper())
visit_map = visit_map.drop_duplicates(subset=['sourceName'])
visit_Id_map = visit_map.set_index(['sourceName'])['Id']
demo_map = pd.read_excel('demo_map.xlsx')
demo_map = demo_map.apply(lambda x: x.astype(str).str.upper())
demo_map = demo_map.drop_duplicates(subset=['sourceName'])
demo_id_map = demo_map.set_index(['sourceName'])['Id']
我觉得为不同的文件多次重复同一行代码既不高效也不优雅。有没有其他更好的方法来写这个?
我最终希望有 5 个系列对象作为输出,它们是 test_Id_map、demo_id_map、visit_id_map、test2_id_map、val_op_id_map
【问题讨论】:
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您应该定义一个执行转换的函数,然后在遍历每个 csv 文件时使用该函数。
标签: python pandas function dataframe memory-efficient