Копировать столбцы DataFrame с определенными метками в новые панды DataFrame под разными метками

Question

В настоящее время пытаюсь сделать следующее:

import pandas as pd
import numpy as np

Создание пустого фрейма данных с индексами столбцов

currentDataToAdd = pd.read_csv('product-export-empty.csv', header=0)

Импорт данных, которые необходимо переформатировать

newData = pd.read_csv('ChermsideStock.csv', header=0)

Переформатирование данных в currentDataToAdd (все метки существуют в двух фреймах данных)

currentDataToAdd.loc[:,'sku'] = newData3.loc[:,'Barcode']
currentDataToAdd.loc[:,'name'] = newData3.loc[:,'Description']
currentDataToAdd.loc[:,'tax_name'] = newData3.loc[:,'Sales_Tax']
currentDataToAdd.loc[:,'supply_price'] = newData3.loc[:,'Cost']
currentDataToAdd.loc[:,'retail_price'] = newData3.loc[:,'Sell']

Проблема в том, что я получаю в currentDataToAdd данные, но в неправильных столбцах. Пожалуйста помоги. Что я делаю не так?

newData3 введите описание изображения здесь

currentDataToAdd введите описание изображения здесь

Результат

Answer 1

Предполагая, что «product-export-empty.csv» просто содержит столбцы и ничего больше, а «ChermsideStock.csv» содержит ваши данные, и вы хотите объединить их. Вы можете это сделать:

df_empty = pd.read_csv('product-export-empty.csv')
df_data = pd.read_csv('ChermsideStock.csv', header=None)
df_data.columns = df_empty.columns

Необходимо помнить две вещи:

• лучше использовать имена переменных в нижнем регистре с подчеркиванием между словами
• лучше использовать очень четкие имена, которые не допускают двусмысленности
• Панды очень изящны, и, как правило, очень просто сделать синтаксис мудрым