python - 如何在 Python 中重构 `with` 语句以使用 pandas 数据框？

Question

我正在尝试重构以下伪代码逻辑，以使用 pandas 将函数从读取和写入文件全部存储在内存中，但with与pandas dataframe.

这是我要重构的代码：

results = []
with open('data.csv', 'rt') as ins:
    next(ins)  # drop header
    a1, b1, c1 = next(ins).strip().split(',')
    for i, line in enumerate(ins, 2):
        a2, b1, c1 = line.strip().split(',')
        ...
        results.append(dummy_func(a1 b1, c1))
    else:
        results.append(dummy_func(a1 b1, c1))

这是内存中的等价物吗，特别是我不确定with ins文件中是否有行，我是否需要两者itertuples，并且在旁注中itertuples最好在这里使用，比例如更快iterrows？

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', sep=',')
results = []
for row in df.itertuples():
    a1, b1, c1 = row.a, row.b, row.c
    for row2 in df.loc[2:].itertuples():
        a1, b1, c1 = row2.a, row2.b, row2.c
        ...
        result.append(dummy_func(a1, b1, c1))
    else: 
        result.append(dummy_func(a1, b1, c1))

Answer 1

好的，我误解了这with句话，这就是答案

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', sep=',')
results = []
a1, b1, c1 = row.a, row.b, row.c
for row2 in df.loc[1:].itertuples():
    a1, b1, c1 = row2.a, row2.b, row2.c
    ...
    result.append(dummy_func(a1, b1, c1))
else: 
    result.append(dummy_func(a1, b1, c1))