在csv文件的多列中搜索get请求参数
在csv文件的多列中搜索get请求参数
提问于 2021-12-10 19:55:24
我有这个烧瓶API，在这个API中，用户可以用他们输入的名称执行get请求。问题是，我希望能够在两个不同的列中搜索该名称，但我不知道如何做到这一点，因为这是不起作用的，因为烧瓶说‘不能用多维键索引’：
data = self.data.loc[self.data[['name-english','name_greek']] == name_cap].to_dict()这就是我要说的部分：
class Search(Resource):
def __init__(self):
self.data = pd.read_csv('datacsv')
def get(self, name):
name_cap = name.capitalize()
data = self.data.loc[self.data['name-english'] == name_cap].to_dict()
# return data found in csv
return jsonify({'message': data})所以我想在这两列中搜索，而不是只搜索一列。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2021-12-10 21:07:12
似乎您在pandasDataframe语法上有问题，而不是在烧瓶本身。你可能是从熊猫那里得到这个错误的：
ValueError:不能使用多维键进行索引
据熊猫文档报道
.loc[]主要是基于标签的，但也可以与布尔数组一起使用。 允许的输入如下：
- 单个标签，例如5或“a”(请注意，5被解释为索引的标签，而不是索引上的整数位置)。
- 标签列表或标签数组，如'a'，'b'，'c‘
- 带有标签的切片对象，例如a：‘F’。
- 与被切片的轴长度相同的布尔数组，例如True、False、True。
- 可对齐布尔级数。密钥的索引将在掩蔽之前对齐。
- 可对齐指数。返回的选择的索引将是输入。
- 一个带有一个参数(调用系列或DataFrame)的可调用函数，它返回用于索引的有效输出(上面的一个)
在您的示例中，您将self.data[['name-english','name_greek']] == name_cap作为loc的一个参数，这将返回另一个数据帧，而不是True和False数组或布尔序列。
若要基于多列筛选数据，可以使用按位运算符(例如，和)：
df.loc[(df["A"] == 1) | (df["B"] == 1)]或使用已实现的方法isin()
DataFrame中的每个元素是否包含在值中。 返回:布尔值的DataFrame DataFrame，显示DataFrame中的每个元素是否包含在值中。
与any()并排
返回是否有任何元素是True，可能在一个轴上。 返回:如果指定了DataFrame或DataFrame，则返回DataFrame；否则返回Series。
这样，您就可以将布尔级数作为参数传递给.loc，例如：
df.loc[ df.isin([1]).any(1)]另外，一些经常帮助我处理数据格式的东西是使用jupyter来测试一些东西--首先，我认为它更快，你可以在dataframe中花更多的时间来发现新的方法来做你需要的事情。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/70309746
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