Как в цикле сменить колонку вывода?

Question

[Mister_Mad]

Добрый день, пишу скрипт для дешифрования из файла эксель
колонка А - id
колонка В - слово зашифрованное под id - номером
колонка С - буква зашифрована под id - номером

A             B                   C
1          some text             A
2          nothing               R
3          char                  G
4          letter                S

list_inn = ["1","3","4"] - входящие данные (id)

list_inn = ["1","3","4"]
for listt in list_inn:
    for i1,i2,i3 in sheet['A'+str(1): 'C'+str(4)]:
        if "{}".format(i1.value)  == listt:
            print("{}".format(i2.value))
            if  "{}".format(i2.value) == 'char':
                print("{}".format(i3.value))

получаю результат:

some text
char
G
letter

Логика проста, если из списка list_inn попадается слово char, цикл продолжает выводить колонку С (буквы)
Ожидается результат:

some text
char
S

Comments

[newPsevdonim]

Попробуйте, использовать pandas, он позволяет работать с таблицами формата csv.

[Mister_Mad]

по факту от pandas только такие ошибки

raise KeyError(key) from err
KeyError: 1

[dmshar]

Mister_Mad, Это не "от pandas" такие ошибки. Это от вашего незнания этого самого Pandas. Смотрите мой ответ и комментарии к ним ниже.

[Mister_Mad]

dmshar, почему то другие модули для работы с excel лишены этих детских болезней

[dmshar]

Mister_Mad, Никаких, абсолютно никаких "детских болезней" в этом модуле нет. Все ясно, прозрачно, просто и логично. И это станет понятно, если не вырывать одну какую-то функцию из множества, а смотреть как она совмещается с другими функциями модуля. Другое дело - для этого надо не прыгать с первой ступеньки на пятую, а нормально и последовательно изучать инструмент.

[Mister_Mad]

dmshar, небыло никакой пятой ступеньки, всего лишь нужно было из одной колонки на другую переключиться по условию, но пречудесный pandas не может даже считать данные из excel, в то время как из аналоговыми модулями такого не наблюдается

[dmshar]

Mister_Mad, Не знаю, что такое "из аналоговыми модулями", но Pandas причудесно все умеет читать и писать, правильно, эффективно, удобно и - что намного важнее - даже несколько гибче, чем другие модули. Маленький совет - не стоит необознанность с возможностями инструмента списывать не недостатки инструмента.

Answer 1

[dmshar]

Примерно так:

import pandas as pd
tbl=pd.read_excel("Книга2.xlsx",index_col=0,header=0,dtype={'A': str})
cr=True
list_inn = ["1","3","4"]
for listt in list_inn:
    if cr==True:
        print(tbl.loc[int(listt)].B)
        if tbl.loc[int(listt)].B=='char':
            cr=False  
    else:
        print(tbl.loc[int(listt)].C)

Результат:

some text
char
S

Comments

[Mister_Mad]

raise KeyError(key) from err
KeyError: 1

уже по разному комбинировал тип данных, меняется только с KeyError: 1 на KeyError: '1'

[dmshar]

Mister_Mad, Я так понял, что Python учить, книжки читать, - вы принципиально не желаете?
Я не знаю, что вы комбинировали. Я не знаю, что вы там "по наитию" писали когда "комбинировали". Я вам привел конкретный пример, который выполняет в точности то, что вы просили. Из обычной таблицы EXCEL, стандартной операцией в нормальный датафрейм, а далее - с помощью корректно написанного условия - в необходимый вам формат вывода. Без всяких усложнений.
Если у вас какие-то очень заумные данные в вашей таблице EXCEL (а не это очень похоже, если посмотреть на то, как вы перемудрили с элементарным выводом строк в приведенном скрипте), то это лишь значит, что надо открыть документацию по функции read_excel и подобрать необходимые параметры. Потом надо в вашей IDE открыть менеджер переменных и посмотреть, какой тип данных оказался в столбцах датафрейма. А потом заглянуть в учебник и посмотреть, как работать с таким типом данных. Ничего из перечисленного вместо вас, не имея конкретно ваших входных данных, я сделать не могу. Так что придется напрячься самому.

[Mister_Mad]

Комбинация типов данных - это результат неработоспособности copy/paste кода с примером excel который заявлен в посте. Но это не значит что код бесполезен, я его логику применил к своему, и чудо - все заработало как нужно. Pandas - dislike