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python - Python Pandas CSV 将 Int64 转换为 Object 并通过输入调用正确的行

问题描述

我是 Python Pandas 的新手，我正在努力解决问题。

我正在解决在我的 csv 中转换 dtype 值的问题。

我写了一个简单的例子来了解问题是什么，但我看不到任何东西，我无法找到它为什么不起作用..请参见下文。

我现在有一个包含 3 列的 CSV 表对于 A 和 B，dtypes 是 Int64 对于 C 它是对象 如果我将变量设置为 str，它会将值从 int64 更改为对象。

我的代码是这样的：

import pandas as pd

data_Cisla = pd.read_csv("Cisla.csv", sep=";" , dtype=str)

print(data_Cisla.dtypes)
print(data_Cisla)


def cisla():
    vstup = input("Input value ")

    print(vstup, type(vstup))

    print(data_Cisla.loc[vstup])

当我还将使用 index_col="C" 并打印 cisla()

这是工作。程序会要求我从 C 列输入一个输入 - 所以我写了例如 text_2 它给了我输出 (C)text_2 (A) 2 (B) 20 ----> 这就是我要找的，但是A 列作为 index_col。

但是，如果我对 index_col A 使用相同的东西，当程序要求输入值时写入 20 它不起作用并给我错误..

我不明白的是，当我使用 data_Cisla.dtypes 打印每个步骤时，它会说我所有的列都是对象，那么有什么区别？为什么它适用于 C 列而不适用于 A 列？

最终代码如下所示

import pandas as pd

data_Cisla = pd.read_csv("Cisla.csv", sep=";" , dtype=str, index_col="C")

def cisla():
    vstup = input("Input value ")


    print(data_Cisla.loc[vstup])



cisla()

感谢你们对我的帮助。

标签： pythonpandascsvinputtype-conversion

解决方案

观察到行为的原因是“C”列是您的索引。我不知道为什么，因为它不在您的代码中。我的解决方案：

import pandas as pd

# build test data
data_Cisla = [[1, 10, 'text_1'],
             [2, 20, 'text_2'],]


data_Cisla = pd.DataFrame.from_records(data=data_Cisla, columns=['A', 'B', 'C'])

data_Cisla = data_Cisla.reset_index()

def cisla(data_Cisla: pd.DataFrame, col: str, vstup: str):  
    # Do not change data_Cisla, just make sure vstup is in the right format (str or float)
    try:
        vstup = float(vstup)
    except ValueError:
        pass

    mask = data_Cisla[col] == vstup    
    return data_Cisla[mask]

它将产生以下结果：

cisla(data_Cisla, 'C', 'text_1')  #-> 1 | 10 | text_1
cisla(data_Cisla, 'A', '1')  #-> -> 1 | 10 | text_1
cisla(data_Cisla, 'A', 1)  #-> -> 1 | 10 | text_1

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