У меня есть файл csv, который не подходит с pandas.read_csv
, когда я фильтрую столбцы с помощью usecols
и использую несколько индексов.
import pandas as pd
csv = r"""dummy,date,loc,x
bar,20090101,a,1
bar,20090102,a,3
bar,20090103,a,5
bar,20090101,b,1
bar,20090102,b,3
bar,20090103,b,5"""
f = open('foo.csv', 'w')
f.write(csv)
f.close()
df1 = pd.read_csv('foo.csv',
index_col=["date", "loc"],
usecols=["dummy", "date", "loc", "x"],
parse_dates=["date"],
header=0,
names=["dummy", "date", "loc", "x"])
print df1
# Ignore the dummy columns
df2 = pd.read_csv('foo.csv',
index_col=["date", "loc"],
usecols=["date", "loc", "x"], # <----------- Changed
parse_dates=["date"],
header=0,
names=["dummy", "date", "loc", "x"])
print df2
Я ожидаю, что df1 и df2 должны быть одинаковыми, за исключением отсутствующего фиктивного столбца, но столбцы попадают в неверную метку. Также дата обрабатывается как дата.
In [118]: %run test.py
dummy x
date loc
2009-01-01 a bar 1
2009-01-02 a bar 3
2009-01-03 a bar 5
2009-01-01 b bar 1
2009-01-02 b bar 3
2009-01-03 b bar 5
date
date loc
a 1 20090101
3 20090102
5 20090103
b 1 20090101
3 20090102
5 20090103
Использование номеров столбцов вместо имен дает мне ту же проблему. Я могу решить эту проблему, отбросив фиктивный столбец после шага read_csv, но я пытаюсь понять, что происходит не так. Я использую pandas 0.10.1.
edit: исправлено плохое использование заголовка.