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熊貓不導出所有列

熊貓不導出所有列

慕田峪7331174 2022-09-06 17:51:59
我是熊貓的新手,我已經谷歌了我的問題,但沒有得到任何幫助。問題陳述:當我在其中一列上執行后保存最終的CSV時,我的CSV只顯示一列,但我希望所有列都在我的最終CSV中。df.to_csv()cumsum()amountamount示例數據:*------------------------------------------------*|effective_date | account_id | currency | amount |*------------------------------------------------*|   12/26/19          1        USD         50    ||   12/27/19          1        USD         70    ||   11/06/19          2        USD         90    ||   11/07/19          2        USD         30    |*------------------------------------------------*使用Jupyter Notebook的My Code:import pandas as pddf = pd.read_csv('payments.csv', index_col=0)df['effective_when'] = pd.to_datetime(df['effective_when'])df = df.groupby(['account_id', 'currency', 'effective_date']).sum().groupby(level=[0]).cumsum()df.to_csv ('cumulativePayments.csv')當前結果:*------*|amount|*------*| 50   || 120  || 90   || 120  |*------*預期成果:*------------------------------------------------*|effective_date | account_id | currency | amount |*------------------------------------------------*|   12/26/19          1       USD          50    ||   12/27/19          1       USD          120   ||   11/06/19          2       USD          90    ||   11/07/19          2       USD          120   |*------------------------------------------------*我怎樣才能做到這一點?
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1 回答

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冉冉說

TA貢獻1877條經驗 獲得超1個贊

我認為您可以拆分代碼以使用聚合進行創建,然后重新設計由累積總和填充的列:DataFramesumamount


df = pd.read_csv('payments.csv', index_col=0)


df['effective_date'] = pd.to_datetime(df['effective_date'])


df = df.groupby(['account_id', 'currency', 'effective_date'], as_index=False).sum()

df['amount'] = df.groupby('account_id')['amount'].cumsum()

print (df)

   account_id currency effective_date  amount

0           1      USD     2019-12-26      50

1           1      USD     2019-12-27     120

2           2      USD     2019-11-06      90

3           2      USD     2019-11-07     120


df.to_csv('cumulativePayments.csv')

另一個想法應該是將第一列轉換為日期時間,并且對于寫入文件,請刪除默認索引值:


df = pd.read_csv('payments.csv', parse_dates=[0])


df = df.groupby(['account_id', 'currency', 'effective_date'], as_index=False).sum()

df['amount'] = df.groupby('account_id')['amount'].cumsum()


df.to_csv('cumulativePayments.csv', index=False)


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反對 回復 2022-09-06
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