问将多列合并为一个具有相同行数的列
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Stack Overflow用户

提问于 2019-10-02 09:47:25

回答 2查看 53关注 0票数 0

我正在从一个使用零件号码的网站上削价。逻辑是：

输入零件编号的列表
从网站
的数据库中返回每个部件的价格，该部件属于这五家公司之一，因此生成了5个不同的列表。

例如，下面是部件编号(输入)的初始列表：

b123

nadsf

电源

维奥阿

它们各属于一家公司：

Part #     Company A        B          C          D
b123          1.5
nadsf                      3.4
ower                                             47
weoa                                  33

csv目前的输出是：

我只想要一个列表，而不是5个；所需的输出是：

不知道我怎么能做到，

如有任何帮助/建议，请见谅！

有关我的代码，请参阅下面：

import pandas as pd


df = pd.read_excel(r'C:\Users\212677036\Documents\Copy of MIC Parts Review.xlsx')
PN = pd.DataFrame(df, columns=['Product code'])

i = 0

Total_rows = PN.shape[0]
partnumlist = []
partnumlist1 = []
partnumlist2 = []
partnumlist3 = []
partnumlist4 = []
partnumlist5 = []

while i < Total_rows:

         data = {"partOptionFilter": {"PartNumber": PN.iloc[i, 0], "AlternativeOemId": "17155"}}
         r = requests.post('https://www.partsfinder.com/Catalog/Service/GetPartOptions', json=data).json()

         partnumlist.append(r['Data']['PartOptions'][0]['YourPrice'])

         data1 = {"partOptionFilter": {"PartNumber": PN.iloc[i, 0], "AlternativeOemId": "17475"}}
         r1 = requests.post('https://www.partsfinder.com/Catalog/Service/GetPartOptions', json=data1).json()

         partnumlist1.append(r1['Data']['PartOptions'][0]['YourPrice'])

         data2 = {"partOptionFilter": {"PartNumber": PN.iloc[i, 0], "AlternativeOemId": "16880"}}
         r2 = requests.post('https://www.partsfinder.com/Catalog/Service/GetPartOptions', json=data2).json()

         partnumlist2.append(r2['Data']['PartOptions'][0]['YourPrice'])

         data3 = {"partOptionFilter": {"PartNumber": PN.iloc[i, 0], "AlternativeOemId": "47221"}}
         r3 = requests.post('https://www.partsfinder.com/Catalog/Service/GetPartOptions', json=data3).json()

         partnumlist3.append(r3['Data']['PartOptions'][0]['YourPrice'])

         data4 = {"partOptionFilter": {"PartNumber": PN.iloc[i, 0], "AlternativeOemId": "17045"}}
         r4 = requests.post('https://www.partsfinder.com/Catalog/Service/GetPartOptions', json=data4).json()

         partnumlist4.append(r4['Data']['PartOptions'][0]['YourPrice'])

         data5 = {"partOptionFilter": {"PartNumber": PN.iloc[i, 0], "AlternativeOemId": "17055"}}
         r5 = requests.post('https://www.partsfinder.com/Catalog/Service/GetPartOptions', json=data5).json()

         partnumlist5.append(r5['Data']['PartOptions'][0]['YourPrice'])

         i=i+1

list_of_dataframes = [pd.DataFrame(partnumlist),pd.DataFrame(partnumlist1),
               pd.DataFrame(partnumlist2), pd.DataFrame(partnumlist3),
               pd.DataFrame(partnumlist4), pd.DataFrame(partnumlist5)]

pd.concat(list_of_dataframes).to_csv(r'C:\Users\212677036\Documents\output25.csv')

python

pandas

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回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2019-10-02 12:17:51

我假设当前的CSV输出在它中遵循了0的模式。您可以对输出CSV或作为CSV保存的数据帧应用简单的筛选操作。

例如，您的输出CSV被转换为Dataframe。

df = pd.concat(list_of_dataframes) #假设这是您的输出csv数据

我没有看到df的列名。您可能可以在第二列中添加一个列名，其中包含您所选择的0。一旦你有了这个，

df =df[~(df‘’col‘== 0]

这将删除第二列中带有0的所有行(因为有~)，并给出所需的结果。

票数 0

Stack Overflow用户

发布于 2019-10-02 23:28:48

您可以使用布尔索引移除所有的零值并重置索引，以便它将计数从0到N-1。在将pd.concat保存到cvs之前，您必须将它的结果保存到变量中。你可以这样做：

concatenated = pd.concat(list_of_dataframes)
clean = concatenated[concatenated[0] != 0].reset_index(drop=True)
clean.to_csv(r'C:\Users\212677036\Documents\output25.csv')