我只對(duì)三列感興趣，“大陸”、“日期”和一個(gè)數(shù)據(jù)列。我想添加來(lái)自相同大陸和日期的所有數(shù)據(jù)，例如按日期顯示每個(gè)大陸的數(shù)據(jù)。這是我當(dāng)前的代碼（到目前為止，我已經(jīng)創(chuàng)建了字典和遞歸來(lái)用每個(gè)日期輸入數(shù)據(jù)填充它們）：df=pd.read_csv(r'C:\Users\julio\Desktop\proyect\owid-covid-data.csv')print(df.iloc[0,1])# continentprint(df.iloc[0,3])# dateprint(df.iloc[0,5])# data (new_cases)Africa=dict()Europe=dict()Asia=dict()NorthAmerica=dict()SouthAmerica=dict()Oceania=dict()for index, row in df.iterrows():? ? if row['continent']=='Asia':? ? ? ? Asia.update({df.iloc[index,3],df.iloc[index,5]})? ? if row['continent']=='Africa':? ? ? ? Africa.update({df.iloc[index,3],df.iloc[index,5]})? ? if row['continent']=='Europe':? ? ? ? Europe.update({df.iloc[index,3],df.iloc[index,5]})? ? if row['continent']=='North America':? ? ? ? NorthAmerica.update({df.iloc[index,3],df.iloc[index,5]})? ? if row['continent']=='South America':? ? ? ? SouthAmerica.update({df.iloc[index,3],df.iloc[index,5]})? ? if row['continent']=='Oceania':? ? ? ? Oceania.update({df.iloc[index,3],df.iloc[index,5]})我收到一條錯(cuò)誤消息，指出字典更新所需的項(xiàng)目不止 2 個(gè)。怎么了？
3 回答
慕婉清6462132
TA貢獻(xiàn)1804條經(jīng)驗(yàn) 獲得超2個(gè)贊
首先，添加每個(gè)大陸和日期的數(shù)據(jù)。
df.groupby(['continent', 'date'])['data'].sum().reset_index()
然后，按大陸和日期升序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行排序
df.sort_values(['continent', 'date'], ascending=True)
叮當(dāng)貓咪
TA貢獻(xiàn)1776條經(jīng)驗(yàn) 獲得超12個(gè)贊
具體到錯(cuò)誤消息，如果我理解你正在嘗試做正確的事情，那就是
Asia.update({df.iloc[index,3]:df.iloc[index,5]})其他也類(lèi)似。
繁花如伊
TA貢獻(xiàn)2012條經(jīng)驗(yàn) 獲得超12個(gè)贊
我不確定我是否理解創(chuàng)建字典和 iterrows 循環(huán)背后的邏輯。但是這里有一種方法可以下載原始帖子中的三列。
import pandas as pd
filename = ('https://raw.githubusercontent.com'
'/owid/covid-19-data/master/public/data/owid-covid-data.csv')
fields = ['continent', 'date', 'new_cases']
df_raw = pd.read_csv(filename, usecols=fields, parse_dates=['date'])
現(xiàn)在，重新整形以將日期轉(zhuǎn)換為行標(biāo)簽，將大洲轉(zhuǎn)換為列標(biāo)簽：
df = df_raw.pivot_table(index='date',
columns='continent',
values='new_cases',
aggfunc='sum',
fill_value=0,
)
print(df.tail())
continent Africa Asia Europe North America Oceania South America
date
2020-08-11 8828 81397 23272 60213 331 46289
2020-08-12 7895 88186 19821 59165 402 85542
2020-08-13 9529 94335 26994 67675 493 89787
2020-08-14 10515 92004 25367 64727 285 93364
2020-08-15 12689 95916 18686 76850 434 84099
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