Добавить новую строку с существующей итеративной строкой в ​​файле CSV python - PullRequest
Новая
       36

Добавить новую строку с существующей итеративной строкой в ​​файле CSV python

0 голосов
/ 19 октября 2018

У меня есть CSV-файл Sales_In.csv и DataFrame: 

Sales_Region     Dollar_value
East             500
west             500
south            500
North            2000

Я использую панды 

import pandas as pd
import UUID

df= pd.read_csv('Sales_In.csv')
low_sales =df[(df['Dollar_value'] >=500) & (df['Dollar_value']<=1000)]

for index,row in low_sales.iterrows():
    for loop in range(10):
        print(uuid.uuid1().hex[:8],"REP"+str(uuid.uuid4().hex[:9]),row['Sales_Region'])

Выше код дает мне вывод, как показано ниже 

279418fe HCP6eacac48a East
279418ff HCP6fb7d0ec2 East
27941900 HCP21cb84de3 East
27941901 HCP9b6a34bf0 East
27941902 HCP6aa9f0e20 East
27941903 HCP6fa5e3201 East
27941904 HCPabecf8c42 East
27941905 HCP0922c8acc East
27941906 HCPea9e91d7c East
27941907 HCP95f8dbfb9 East

Я хочу написать это в CSV-файл с заголовками, как показано ниже 

CUS_KEY   Unique Key    Sales_Region
279418fe   HCP6eacac48a  East
279418ff   HCP6fb7d0ec2  East
27941900   HCP21cb84de3  East
...................

Я новичок в Python. Я застрял в этом, помогите мне, спасибо!

Ответы [ 4 ]

0 голосов
/ 19 октября 2018

Я думаю, вам нужно это: 

df_2 = pd.DataFrame()
for loop in low_sales.Sales_Region:
    df_2 = df_2.append({'CUS_KEY':uuid.uuid1().hex[:8],
                        'Unique Key':"REP"+str(uuid.uuid4().hex[:9]),
                        'Sales_Region':loop},ignore_index=True)

тогда: 

df_2.to_csv('New_df.csv', index=False, header=True)
0 голосов
/ 19 октября 2018

Используйте списочное понимание для создания кортежей значений, создайте DataFrame по конструктору и последнюю запись в файл по to_csv: 

low_sales =df[(df['Dollar_value'] >=500) & (df['Dollar_value']<=1000)]

L = [(uuid.uuid1().hex[:8],"REP"+str(uuid.uuid4().hex[:9]),x)
      for x in low_sales['Sales_Region'] for i in range(10)]

df = pd.DataFrame(L, columns=['CUS_KEY','Unique Key','Sales_Region'])
print (df.head(10))
    CUS_KEY    Unique Key Sales_Region
0  96cdb1f8  REPf2fedbce5         East
1  96cdb1f9  REPfc6d311f4         East
2  96cdb1fa  REPa31a28651         East
3  96cdb1fb  REP4f4689565         East
4  96cdb1fc  REP9e0a484a7         East
5  96cdb1fd  REPa8f763796         East
6  96cdb1fe  REP442ad19dd         East
7  96cdb1ff  REPa317fa7b0         East
8  96cdb200  REPb14ca95b9         East
9  96cdb201  REP60c31eb67         East

df.to_csv(file, index=False)

Если хотите использовать свой код: 

L = []
for index,row in low_sales.iterrows():
    for loop in range(10):
        L.append((uuid.uuid1().hex[:8],"REP"+str(uuid.uuid4().hex[:9]),row['Sales_Region']))

df = pd.DataFrame(L, columns=['CUS_KEY','Unique Key','Sales_Region'])
0 голосов
/ 19 октября 2018

================================================================

Для основного питона вы можете использовать csv для добавления новой строки.убедитесь, что файл file.csv будет в нужной папке 

import csv
row = ['4', 'Anoop', 'Chamba']

with open('file.csv', 'a') as csvFile:
    writer = csv.writer(csvFile)
    writer.writerow(row)

csvFile.close()

============================================================================

В пандах нижекод должен решить вашу проблему: - 

df = pd.read_csv("myfile.csv")
df['new_column'] = 'some_value'
df.to_csv('myfile.csv')
0 голосов
/ 19 октября 2018

Попробуйте:

Назначьте столбцы для df. 

df.columns = ['CUS_KEY','Unique Key','Sales_Region']

Затем напишите в csv. 

df.to_csv('abc.csv', index=False, header=True)
...