使用 pandas 选择 csv 文件中的值并计算它们

Question

我是编码新手，对于一个项目，我需要使用 pandas 在 csv 文件中选择值并计算这些值。我想要的是选择两列和多行来计算它们，例如，将一列乘以另一列。我成功地选择了值但没有计算它们，这就是我所拥有的。

import pandas as pd`
data = pd.read_csv("csvfilet.csv", delimiter=";", decimal=",")
print(data.iloc[57:67, 3])
print(data.iloc[57:67, 7])
data.iloc[57:68, 3] = data.iloc[57:68, 3]*data.iloc[57:68, 7]
print(data.iloc[57:68, 3])

它首先用 data.iloc() 正确打印我想要的两列，但似乎我不能这样做它向我显示：

不能将序列乘以“str”类型的非整数 所以我尝试了这个：

import pandas as pd
data = pd.read_csv("csvfilet.csv", delimiter=";", decimal=",")
print(data.iloc[57:67, 3])
print(data.iloc[57:67, 7])
x=data.iloc[57:68, 7:8]
y=data.iloc[57:68, 3:4]
z=x*y
print(z)

它给了我用 NaN 替换值的两列。 有没有办法直接在 csv 文件中计算我们选择的值（按行和列）？

*编辑：我需要提取值的 csv 文件如下所示：

[Name];[Switching (us)];[Memory (byte)];;;;;;;;;
S1;20,5;;;;;;;;;;
S3;;256;;;;;;;;;
[Name];[Priority];[ArrivalType];[MinDistance (ms)];[MaxDistance (ms)];[SizeType];[Min Size (byte)];[MaxSize (byte)];[BurstSize];[Sender];[Receiver];[Latency (ms)]
FL_1;1;Periodic;5;;ETHERNET_FRAME_SIZE;;100;;Node4;Node6;2
FL_2;1;Periodic;2;;ETHERNET_FRAME_SIZE;;20;;Node3;Node4;1,5

例如，我需要选择 FL_1 右侧的“5”，并将其乘以同一行的“100”。

Answer 1

你可以试试：

data.iloc[57:68, 3] = (data.iloc[57:68, 3].astype(int).values 
                      * data.iloc[57:68, 7].astype(int).values)

将您的范围从 iloc 转换为输入 int 并将值相乘。

更新

所以这里的主要问题是您错误地读取了文件，从您的示例文本中，有 2 种不同的数据结构。在下面的代码中，我使用skiprows 删除了您不需要的数据。

import pandas as pd
data = pd.read_csv("csvfilet.csv", delimiter=";", decimal=",", skiprows = 3)
print(data.iloc[0, 3])
print(data.iloc[0, 7])

#create a new series in your frame
data['NewMinDistance'] = data['[MinDistance (ms)]'].astype(int) * data['[MaxSize (byte)]'].astype(int)
data[['[Name]','[MinDistance (ms)]','[MaxSize (byte)]','NewMinDistance']]

#or with your earlier method, directly assign it to a dataframe position
data.iloc[0, 3] =   (data.iloc[0, 3].astype(int) * data.iloc[0, 7].astype(int))

您之前的示例使用位置分配，您使用iloc 直接将新值分配给数据框。根据您的要求，我上面的回答还包括使用您需要的值创建一个新列，而不是将其分配给数据框中的当前值。