我正在嘗試更改 .CSV 行資料。所以對于新資料我有一個字典。我想說 python 如果我的 dict 中的鍵等于我的 .csv 中的專案行，那么更改另一行中的資料。
CSV 檔案類似于：
ID | Value_1 | Value_2 | Value_3 |
1 | info | changeme | info |
1 | info | changeme | info |
2 | info | changeme2| info |
3 | info | changeme3| info |
字典看起來像：
dictionary = {1: 'info1', 2: 'info2', 3: 'info3'}
請注意，在 .csv 檔案中，ID 可以重復，但不能在 dict 中重復（因為它是這樣作業的）。因此，當我訪問字典中的鍵并且該鍵等于.csv 檔案中的ID時， value_2行（例如）必須將其內容更改為字典中的鍵值。
我希望你們都明白我的解釋：/
然后我嘗試了這樣的事情。但我真的不知道問題出在我的編碼還是熊貓上：
for key, values in dictionary.items():
if list(str(keys)) == list(df['ID']):
df['VALUE'].replace(to_replace='VALUES', value= values, inplace= True)
但它不起作用。也在for回圈之外嘗試過，沒有if。它只是行不通。但會創建一個新行，指示類似于 .csv 檔案的 len。
也許我不必使用熊貓來做到這一點？任何建議都會有所幫助！
uj5u.com熱心網友回復：
我很確定這就是您想要的-盡管您的問題不是很清楚。
# assuming df is this
"""
ID | Value_1 | Value_2 | Value_3 |
1 | info | changeme | info |
1 | info | changeme | info |
2 | info | changeme2| info |
3 | info | changeme3| info |
"""
dictionary = {1: 'info1', 2: 'info2', 3: 'info3'}
df["ID"] = df["ID"].astype(int)
df["column_with_mapped_value"] = df["ID"].replace(to_replace=dictionary)
# output
"""
ID Value_1 Value_2 Value_3 column_with_mapped_value
0 1 info changeme info info1
1 1 info changeme info info1
2 2 info changeme2 info info2
3 3 info changeme3 info info3
"""
uj5u.com熱心網友回復：
要遍歷資料集檢查條件，我通常使用 apply 方法。在你的情況下，會是這樣的：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('teste.csv', sep=';')
# ID Value_1 Value_2 Value_3
# 1 info changeme info
# 1 info changeme info
# 2 info changeme info
# 3 info changeme info
# 5 info changeme info
dictionary = {1: 'info1', 2: 'info2', 3: 'info3', 4: 'info4'}
df['Value_2'] = df.apply(lambda x: dictionary[x.ID] if x.ID in dictionary else x.Value_2, axis=1)
# ID Value_1 Value_2 Value_3
# 1 info info1 info
# 1 info info1 info
# 2 info info2 info
# 3 info info3 info
# 5 info changeme info
我在 csv 和 dict 中又添加了一行，以測驗如果其中一個鍵不存在會發生什么。
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標籤：Python python-3.x 熊猫 CSV
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