从dataframe产生额外的无用输出的迭代行

Question

在下面的代码中，我尝试为数据帧的每一行获取'proid‘值和'uim’值。我尝试从“proid”值解析第一个和第二个值，并使用它们为每个记录创建一个新目录。例如，对于第一条记录，它将为第二条记录创建目录'/stuff/_place/1/2‘，它将是'/stuff/_place/2/2’。我遇到的问题是，它只是创建了从1到9的目录，也就是'/stuff/_place/1‘到’/stuff/_place/9‘，尽管其中许多数字并没有出现在数据帧的记录中。有没有人知道问题出在哪里，以及我如何才能实现我最初的目标？

当我使用.iloc对数据帧中的第一条记录进行测试时，代码工作正常，就像下面注释掉的代码一样。当我尝试像下面的例子一样使用iterrows时，它开始产生额外的目录。

How to iterate over rows in a DataFrame in Pandas?

Code:

# iterows through whole data frame
sampleDf=testDf

for index, row in sampleDf.iterrows():


    pid=row['proid'] #sampleDf['proid'].iloc[0]

    ImgUrl=row['uim'] #sampleDf['uim'].iloc[0]


    # file path where images stored
    basePath=‘/stuff/_place/‘

    # 1st digit
    dig1=str(pid)[0]

    # 2nd digit
    dig2=str(pid)[1]

    # checking if directory exists and making new directory if it doesn't
    directory=basePath+dig1+'/'+dig2

    if not os.path.exists(directory):
        os.makedirs(directory)


Data:

proid   uim
123 red
224 veg
456 fog 

Answer 1

有什么问题吗？我必须编辑代码以使其运行，并且它可以毫无问题地工作。下一次，编写代码，以便可以复制和传递它，然后运行它，而不需要更改任何东西。

下面的代码改编自您的代码

import os
import numpy as np
import pandas as pd

# iterows through whole data frame
sampleDf= pd.DataFrame([[123, 'red'], [224, 'veg'], [456, 'fog']],columns=['proid', 'uim'])

for index, row in sampleDf.iterrows():


    pid=row['proid'] #sampleDf['proid'].iloc[0]

    ImgUrl=row['uim'] #sampleDf['uim'].iloc[0]


    # file path where images stored
    basePath="/stuff/_place/"

    # 1st digit
    dig1=str(pid)[0]

    # 2nd digit
    dig2=str(pid)[1]

    # checking if directory exists and making new directory if it doesn't
    directory=basePath+dig1+'/'+dig2

    if not os.path.exists(directory):
        os.makedirs(directory)

创建以下目录：

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