Erstellen eines leeren Datenrahmens und Füllen mit vorhandener Spalte in einer anderen Datei mit den Bedingungen

Question

Ich versuche, einen leeren Datenrahmen zu erstellen und füllen Sie den leeren Datenrahmen mit Spalten in einer anderen Datei vorhanden. Es funktioniert, wenn ich diesen einfachen Code verwende.

InputData['Quote'] = store['QUOTE_ID'] 

aber wenn ich einige Bedingungen vor dem Code hinzufügen, dann ist es nicht die Bedingungen akzeptieren und gibt dieselben Werte wie im Speicher (original) Datei. unten ist mein Code, den ich versuche zu verwenden.

ursprünglicher Datensatz

InputData = pd.read_csv('datalink') 

leeren Datenrahmen

OutputData=pd.DataFrame() 

Code mit Bedingungen

for i in xrange(len(InputData.index)): 
    if (i % 5000) == 0: 
     print i, 
    if ((InputData.ix[i,'WIN']=='Y') and   ((InputData.ix[i,'COM_C']=='H') or (InputData.ix[i,'COM_C']=='S')) and(InputData.ix[i,'COM_L']!=0)): 
     OutputData['Quote']=InputData['QUOTE_ID'] 
     OutputData['ComList']=InputData['COM_LISTPR'] 
     OutputData['WIN']=1 
     OutputData['COM_C']=InputData['COM_C'] 


OutputData.to_csv(link,index=False) 

ursprünglicher Datensatz

QUOTE_ID WIN COM_C COM_L 
1400453-IT N H 1.46E+05 
1400453-IT N H 7.12E+04 
1400453-IT N H 2.74E+04 
1403796-IT Y S 3.11E+04 
1400453-IT N M 3.12E+02 
1403796-IT Y H 3.97E+04 
1403796-IT Y H 3.97E+04 
1403796-IT Y M 1.99E+02 
1403796-IT Y M 1.99E+02 
1403796-IT Y H 7.40E+04 
1403796-IT Y H 7.40E+04 
1403796-IT Y M 3.19E+02 
1403796-IT Y M 3.19E+02 
1403796-IT Y H 9.56E+04 

012 Schaffung

erwartet Datensatz

nur Y von Inputdata erfordern und ersetzen auf 1, wenn Y

 Quote WIN COM_C COM_LISTPR 
1403796-IT 1 S 3.11E+04 
1403796-IT 1 H 3.97E+04 
1403796-IT 1 H 3.97E+04 
1403796-IT 1 H 7.40E+04 
1403796-IT 1 H 7.40E+04 
1403796-IT 1 H 9.56E+04 

vielen Dank im Voraus

Answer 1

Python-Code -

import pandas as pd 

df = pd.read_csv('a.csv', delim_whitespace=True) # reading file 

modified_df = df[(df['WIN'] == 'Y') & ((df['COM_C'] == 'S') | (df['COM_C'] == 
                   'H')) & 
       (df['COM_L'] != 
        0)].copy() 

modified_df['WIN'] = 1 

print(modified_df) 

Ausgang -

 QUOTE_ID WIN COM_C COM_L 
3 1403796-IT 1  S 31100 
5 1403796-IT 1  H 39700 
6 1403796-IT 1  H 39700 
9 1403796-IT 1  H 74000 
10 1403796-IT 1  H 74000 
13 1403796-IT 1  H 95600