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python - 如何将csv文件中的所有列更改为str？

问题描述

我正在编写一个脚本，该脚本导入一个 excel 文件，遍历名为“Title”的列，如果“Title”中存在某个关键字，则返回 False。脚本运行，直到我到达我想要导出另一个 csv 文件的部分，该文件给了我一个单独的列。我的错误如下：AttributeError: 'int' object has no attribute 'lower'

基于这个错误，我将 df.Title 更改为使用 的字符串df['Title'].astype(str)，但我得到了同样的错误。

import pandas as pd

data = pd.read_excel(r'C:/Users/Downloads/61_MONDAY_PROCESS_9.16.19.xlsx')
df = pd.DataFrame(data, columns=['Date Added','Track Item', 'Retailer Item ID','UPC','Title','Manufacturer','Brand','Client Product 
Group','Category','Subcategory',
                           'Amazon Sub Category','Segment','Platform'])
df['Title'].astype(str)
df['Retailer Item ID'].astype(str)

excludes = ['chainsaw','pail','leaf blower','HYOUJIN','brush','dryer','genie','Genuine 
Joe','backpack','curling iron','dog','cat','wig','animal','dryer',':','tea', 'Adidas', 'Fila',
'Reebok','Puma','Nike','basket','extension','extensions','batteries','battery','[EXPLICIT]']

my_excludes = [set(x.lower().split()) for x in excludes]
match_titles = [e for e in df.Title.astype(str) if any(keywords.issubset(e.lower().split()) for 
keywords in my_excludes)]

def is_match(title, excludes = my_excludes):
    if any(keywords.issubset(title.lower().split()) for keywords in my_excludes):
        return True
    return False

这是返回错误的部分：

df['match_titles'] = df['Title'].apply(is_match)
result = df[df['match_titles']]['Retailer Item ID']
print(df)
df.to_csv('Asin_List(9.18.19).csv',index=False)

标签： pythonpandas

解决方案

使用以下代码导入您的文件：

data = pd.read_excel(r'C:/Users/Downloads/61_MONDAY_PROCESS_9.16.19.xlsx',
                      dtype='str')`

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