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<p>我试图集中三列数据类型对象。我正在读取XLSM文件:</p> <pre><code>for filename in os.listdir(input_dir): if filename.endswith(".XLSM"): file_dir = os.path.join(input_dir, filename) df = pd.read_excel(file_dir, sheet_name=0) B = df["- "] F = df["Merk "] G = df["Farbe "] </code></pre> <p>该表包含以下内容:</p> <pre><code>ID - Merk Farbe 1 Fencheltee lang Metall- - schwarz 2 Hose BR Damen1/4 Silikon 48 weiß 3 Sonnecream AR 200Ml. SAL30 34 Snow white . . </code></pre> <p>我正在尝试编写一个新的csv文件,该文件应如下所示:</p> <pre><code>ACTIVE,NAME A,Fencheltee lang Metall- - schwarz A,Hose BR Damen1/4 Silikon 48 weiß A,Cream AR 200Ml. SAL30 34 Snow white </code></pre> <p>如何将数据类型对象的cloumn B、F和G连接到输出csv文件中的coulmn NAME? 我尝试了以下操作,但是我得到了一个带有空名称值的csv文件</p> <pre><code>df_ = pd.DataFrame(columns=["ACTIVE", "NAME"], index = ID) df_["ACTIVE"] = 1 df_["NAME"] = B + " " + F + " " + G df_.to_csv('output/pfiff.csv', encoding = 'utf-8', index=False) </code></pre> <p>这是错误的输出:</p> <pre><code>ACTIVE,NAME 1, 1, 1, 1, </code></pre>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>您可以将想要的df列组合到新的数据帧中,如下所示:</p> <pre><code>df_ = pd.DataFrame(columns=["A", "NAME"]) df_["NAME"] = df["- "] + " " + df["Merk"].astype(str) + " " + df["Farbe "] df_["A"] = "A" </code></pre>
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