Почему с помощью Pandas не меняются данные в строке CSV файла?

Question

[barboskin93]

Создаю CSV файл

df = pd.DataFrame({
    'Имя':['Гарри','Рон','Гермиона','Драко'],
    'Фамилия':['Поттер','Уизли','Грейнджер','Малфой'],
    'Отчество':['Джеймсовович','Артурович','Венделовна','Люциусович'],
    'Организация':['Грифиндор','Грифиндор','Грифиндор','Слизерин'],
    'Рабочий телефон': [4545, 4646, 4747, 4848],
    'Личный телефон': [5555, 5656, 5757, 5858]
})
df.to_csv('directory2.csv', index=False)

Пытаюсь сделать так, что бы появилась возможность изменять данные в строках файла.

name = input('Введите Имя, чьи данные хотите изменить?  ')
fields_to_change = input('Какие данные Вы хотите изменить? например Имя, Фамилия: ').split(',')
data_to_update = {}
for field in fields_to_change:
    # print(field)
    data_to_update[field] = input(f'Введите {field}: ')
    # print(data_to_update)
df = pd.read_csv('directory2.csv').set_index('Имя')
print(df)
df.loc[name, fields_to_change] = data_to_update
df.to_csv('directory2.csv')

Но вместо замены, у меня добавляется еще один заголовок (например имя) и значение для выбранной строки в конец.

Answer 1

[Максим Припадчев]

Ну смотри это происходит потому что мы ставим индексом ИМЯ и его же меняем, можно ли это обойти, конечно элементарно. Все оставляешь как есть вот здесь добавляем параметр

df = pd.read_csv('directory2.csv').set_index('Имя', drop=False).rename_axis('_Имя', axis=0)

что бы у нас колонка имя не пропадала, и меняем имя у индекса, что бы он отличался от имени колонки.
ну и при записи в файл индекс не пишем что бы ничего не дублировалось.
df.to_csv('directory2.csv', index=False)

Так будет работать, как ты хочешь. Ну а вообще подумай над созданием колонки которую ты будешь ставить в индекс, что бы она была уникальная.

И будь внимателен при парсинге ввода, там где указываешь имена колонок, если ты введешь колонку которой нет он ее просто добавит новой и все. df.columns должен содержать fields_to_change, по этому может добавочный небольшой защитный код написать придется, что бы например регистры не перепутались, пробелы лишние не оказались, можешь даже проверку ввести на ввод что пользователь ввел существующие колонки. Имена колонок лежат в df.columns

Comments

[barboskin93]

Спасибо большое. Т.е., если я сделаю еще один столбец, скажем id, и укажу его в качестве индекса. Могу по нему менять др. столбцы сразу все?? не трогая его самого.

[Максим Припадчев]

barboskin93, Конечно, pandasдаже иерархические индексы поддерживает. Смотри когда я пишу df.loc[индекс, [имена колонок]] = словарь где ключи это имена колонок, он делает замену там. Например
df.loc['вася', ['возраст','доход'] = {возраст: 30, 'доход':250}, найдет индекс вася и заменит по указаннми колонкам, во фрейме колонок может больше чем две. Если такого индекса нет то он добвит новый ряд с таким индексом. При такой замене у тебя имена колонок должны быть ключами словаря, как у меня в примере, на самом деле я могу сделать подобную замену ну точно больше 5 разными способами.

В общем начни изучать pandas пригодится, повторюсь, если возможна работа в памяти фрейм это структура данных в памяти то он может все и я не преувеличиваю. И писать он может куда угодно в любую базу данных методом to_sql, в exel методом to_exel. И т.д.

[Максим Припадчев]

barboskin93,

Могу по нему менять др. столбцы сразу все??

Сейчас перечитал, может не совсем правильно тебя понял. Но ты не обязан менять по одному полю, в коде уже предусмотрено, что пользователь может ввести одно имя колонки для изменений а может ввести несколько через запятую, затем он попросит ввести значения отдельно для каждой и все их обновит во фрейме.

Сразу все столбцы можно менять и без указания имен колонок. Например ты получил массив значений и его надо найти ряд под определенным индексом и заменить все. то это делается так.
df.loc[твой индекс, :] = твой массив. Массив должен быть такой длинны сколько колнок и значения должны быть в том же порядке потому что это со словарем мы по именно вставляем, здесь просто массивом.