請將lesson16內的(上市公司資料.csv),轉換為dataFrame

[roberthsu2003]

[eddie3256]

code

import pandas as pd

def to_str(value):
    value = str(value)[::-1]
    value2 = value[0]
    for i in range(1, len(value)):
        if i % 3 == 0:
            value2 += ","
        value2 += value[i]
    return value2[::-1]

df1 = pd.read_csv('上市公司資料.csv')
df2 = df1.iloc[:, 2:7]
df3 = df2.set_index("公司名稱")

df3["公司代號"] = df3["公司代號"].astype(int)
df3["營業收入-當月營收"] = df3["營業收入-當月營收"].map(to_str)
df3["營業收入-上月營收"] = df3["營業收入-上月營收"].map(to_str)
df3 #直接print格式會跑掉

result

[Austin20051226]

df1=pd.read_csv('上市公司資料.csv')
df2 = df1.drop(columns = ['出表日期','資料年月','營業收入-去年當月營收','營業收入-上月比較增減(%)','營業收入-去年同月增減(%)','累計營業收入-當月累計營收','累計營業收入-去年累計營收','累計營業收入-前期比較增減(%)','備註'])
def to_str(value):
    thousand_sep = format(value, ",d")
    return str(thousand_sep)
df2['公司代號'] = df2['公司代號'].astype(str)
df2['營業收入-當月營收'] = df2['營業收入-當月營收'].map(to_str)
df2['營業收入-上月營收'] = df2['營業收入-上月營收'].map(to_str)
df2['公司代號'] = df2['公司代號'].astype(str)
df3 = df2.set_index('公司名稱')
df3

[jonathan-sean]

Python code

import pandas as pd
from tabulate import tabulate

def number_add_comma(val):
    # 傳入的 val 的 data type 始終為 str (原因待查)
    # 故強制轉換 val 的 data type 為 int 或 float
    # 若出現 exception 則傳回 -1
    try:
        val_dtype = type(val)
        if val_dtype == str:
            _val = float(val) if '.' in val else int(val)
        else:
            _val = val
        return "{:,}".format(_val)
    except Exception as e:
        print(e)
        return "-1"

def _main():
    csv_file:str = "上市公司資料.csv"
    # 依需求轉換公司代號為字串
    dtype_map:dict = {
        '公司代號': 'str',
    }
    # 依需求轉換營業收入為含逗號的字串
    conv_map:dict = {
        '營業收入-當月營收': number_add_comma,
        '營業收入-上月營收': number_add_comma
    }
    csv_df:pd.DataFrame = pd.read_csv(
        csv_file,
        # 指定公司名稱為 index
        index_col=['公司名稱'],
        # 指定要顯示的欄位
        usecols=['公司代號', '公司名稱', '產業別', '營業收入-當月營收', '營業收入-上月營收'],
        dtype=dtype_map,
        converters=conv_map)
    df_cnt:int = csv_df.size
    print(f"共有 {df_cnt} 筆資料")

    # 因為 terminal 輸出無法像 Jupyter notebook 般的美麗
    # 故用 tabulate 來美化輸出
    print("\n最前五筆資料")
    print(tabulate(csv_df.head(5), headers="keys", tablefmt="simple"))
    # 練習用 head()， 功能同 print(tabulate(csv_df.iloc[:5,:]))
    print("\n最後五筆資料")
    # pandas.dataFrame.to_markdown() 是實作 tabulate 來的
    print(csv_df.tail(5).to_markdown())
    # 練習用 tail()， print(tabulate(csv_df.iloc[-5:,:]))

if __name__ == '__main__':
    _main()

---

Result

因為在 terminal 顯示的結果無法像 Jupyter notebook 般漂亮，所以用二種方式顯示結果

1. 最前面五筆用 package tabulate 的 simple format
2. 最後面五筆用 Pandas.dataFrame.to_markdown() 轉為 Markdown format

Note: 以上二種方式皆需要安裝 tabulate

[charlywang11]

請將lesson16內的(上市公司資料.csv),轉換為dataFrame

import pandas as pd

def format_number(value):
    return "{:,}".format(value)

company_data = pd.read_csv('上市公司資料.csv')

clean_data = company_data[['公司代號', '公司名稱', '產業別', '營業收入-當月營收', '營業收入-上月營收']]

format_date = clean_data.set_index('公司名稱')
format_date['公司代號'] = format_date['公司代號'].astype(str)
format_date['營業收入-當月營收'] = format_date['營業收入-當月營收'].map(format_number)
format_date['營業收入-上月營收'] = format_date['營業收入-上月營收'].map(format_number)

format_date.info()
format_date

[mimionana2]

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('上市公司資料.csv')
df2 = df1.set_index('公司名稱')

df3=df2.drop(columns = ['出表日期','資料年月','營業收入-去年當月營收',
                        '營業收入-上月比較增減(%)','營業收入-去年同月增減(%)',
                        '累計營業收入-當月累計營收','累計營業收入-去年累計營收',
                        '累計營業收入-前期比較增減(%)','備註'])
df3['公司代號'] = df3['公司代號'].astype(str)
df3['營業收入-當月營收'] = df3['營業收入-當月營收'].astype(str)
df3['營業收入-上月營收'] = df3['營業收入-上月營收'].astype(str)
df3

[shadow40744398]

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('上市公司資料.csv')
df2 = df1.drop(columns=['營業收入-去年當月營收',
                        '營業收入-上月比較增減(%)',
                        '營業收入-去年同月增減(%)',
                        '累計營業收入-當月累計營收',
                        '累計營業收入-去年累計營收',
                        '累計營業收入-前期比較增減(%)',
                        '備註',
                        '出表日期',
                        '資料年月'])
df3 = df2.set_index('公司名稱')

# 定义转换函数
def to_str(value):
    return "{:,}".format(value)
    try:
        return str(value)# 转换为字串
    except:
        return #0如果失败则返回 0
    # 使用 map 函数应用 to_STR 到 '人口密度' 列
df3['營業收入-當月營收'] = df3['營業收入-當月營收'].map(to_str)
df3['營業收入-上月營收'] = df3['營業收入-上月營收'].map(to_str)
df3['公司代號'] = df3['公司代號'].map(str)
print(df3.info())
df3