如何修正“值的长度(1)与索引(15)的长度相匹配”

Question

工作流=>

• 读取CSV文件并获取单元价格列数据
• 转换列数据价格，并创建一个名为“
• ”的新列，将输出保存为xlsx

示例：

Unit Price
----------
330
350
380

I want to convert this data 

Fabric
------
Card
Combed
Viscos

我的代码：

##Fabric Data 
getFabric = df_new['Unit Price']
result = []
for fabric in getFabric:
    if fabric == 310:
        result.append("Card")        
    elif fabric == 330:
        result.append("Combed Dawah")
    elif fabric == 350:
        result.append("Combed Regular")
    elif fabric == 490:
        result.append("Viscos")
    elif fabric == 550:
        result.append("Pleated")
    else:
        result.append(fabric)
    df_new['Fabric'] = result

错误：

Answer 1

迭代列值的计算。试试这个，

熊猫内置函数称为.replace()，对于替换列中的值非常有用，而无需迭代遍历它。

df_new['Unit Price'].replace({310: 'Card', 330: 'Combed Dawah', 350: 'Combed Regular', 490: 'Viscos', 550: 'Pleated'}, inplace=True)

上面的代码将成功地关联dataframe列值inplace。

Answer 2

这很简单伙计..。

your_df["Fabric"] = your_df["Unit Price"].apply(lambda x: str(x).replace("330", "Card"))

# do this for every conversion

your_df.to_csv("filename.csv")

以上代码可以保存为CSV文件，可以在MS中查看。