在 DataFrame 中选择特定的行和列

Question

我的要求有点复杂

下面给出的是 DataFrame df：

                       Month1 Month2   Month3   Month4 Month5  Month6
Credit               4644.5  11142  6198.33  2830.48   5886  8381.5
No. of transactions       8      4        6       14      6       4

所以我想要的是，我想将所有这些值保存在一个单独的变量中。

例如，最终结果应该是：

CreditMonth1 = 4644.5
CreditMonth2 = 11142 
...
so on.. and
No. of transactionsMonth1 = 8
No. of transactionsMonth2 = 4
...
so on..

上面的结果可以用下面的代码来实现：

CreditMonth1= df.at['Credit', 'Month1']

但我在这里面临的挑战是列并不总是恒定的。有时它会在所有 6 个月内都有价值，但有时它不会。

例如：

                       Month1   Month2   Month3 
Credit                 5566.45  14275    6194.88  
No. of transactions       4      5        3   

预期结果

我想获取所有月份（直到 6 个月）的个人数据。如果在上述 3 个月数据示例的情况下，我想填写其余月份的值（即 Month 4 到 Month 6 为 '0'

谁能帮我解决这个问题？

Answer 1

使用to_dict。看看这是否适合你

df

                   Month1  Month2   Month3   Month4  Month5  Month6
Name                                                               
Credit             4644.5   11142  6198.33  2830.48    5886  8381.5
No.oftransactions     8.0       4     6.00    14.00       6     4.0


['No.Of Transaction{} : {}'.format(key,value) for key, value in df.to_dict(orient='index')['No.oftransactions'].items()]

['{} : {}'.format(key,value) for key, value in df.to_dict(orient='index')['Credit'].items()]

输出

['No.Of TransactionMonth1 : 8.0',
 'No.Of TransactionMonth2 : 4.0',
 'No.Of TransactionMonth3 : 6.0',
 'No.Of TransactionMonth4 : 14.0',
 'No.Of TransactionMonth5 : 6.0',
 'No.Of TransactionMonth6 : 4.0']

['Month1 : 4644.5',
 'Month2 : 11142.0',
 'Month3 : 6198.33',
 'Month4 : 2830.48',
 'Month5 : 5886.0',
 'Month6 : 8381.5']

更新

df

                   Month2   Month3   Month4  Month5  Month6
Name                                                       
Credit              11142  6198.33  2830.48    5886  8381.5
No.oftransactions       4     6.00    14.00       6     4.0

credit = df.to_dict(orient='index')['Credit']
transaction = df.to_dict(orient='index')['No.oftransactions']

['{} : {}'.format('Month{}'.format(key),credit.get('Month{}'.format(key))) for key in range(1,6) ]

输出

Out[455]:

    ['Month1 : None',
     'Month2 : 11142.0',
     'Month3 : 6198.33',
     'Month4 : 2830.48',
     'Month5 : 5886.0']


['No.Of Transaction{} : {}'.format('Month{}'.format(key),transaction.get('Month{}'.format(key))) for key in range(1,6)]

输出

['No.Of TransactionMonth1 : None',
 'No.Of TransactionMonth2 : 4.0',
 'No.Of TransactionMonth3 : 6.0',
 'No.Of TransactionMonth4 : 14.0',
 'No.Of TransactionMonth5 : 6.0']

Answer 2

您可以使用iloc 函数选择特定行，例如df.iloc[some_index]。之后，您可以手动遍历行。其他选择是在循环中使用df.iterrows()。再一次，你会得到每一行，如果你这样做for index, row in df.iterrows()，那么所有数据都在row变量中。

更新

for index, data in df.iterrows():
  for m in ['Month_1', .. , 'Month_6']:
    if data[m] == '':
      data[m].replace('', 0, inplace=True)

Answer 3

这确实有效并解决了我的问题

try:
    if df.at['Credit', 'Month4']:
    SalaryMonth4 = df.at['Salary', 'Month4']
except:
    SalaryMonth4 = 0