for index,row in money.iterrows(): if row['org. SMEC M/N']=='':代码如何修改

这段代码看起来是在Pandas DataFrame `money` 中迭代行和索引，如果某一行的 'org. SMEC M/N' 列是空值（''），则执行某些操作。为了修改它，你可以选择跳过空值行，例如使用条件过滤（`dropna()` 或者 `.loc` 条件过滤）。以下是两种修改方式：

1. 使用`.loc`直接过滤掉空值行：

for index, row in money.loc[money['org. SMEC M/N'] != '',:].iterrows():
    # 这里是处理非空值行的操作

2. 如果你想在迭代前删除包含空值的行，可以先对DataFrame应用`dropna()`函数：

money_no_empty = money[money['org. SMEC M/N'] != '']
for index, row in money_no_empty.iterrows():
    # 这里同样处理非空值行

在这两个例子中，你需要替换`# 这里是处理非空值行的操作`这部分，写下你原本打算在空值行上执行的具体代码。

相关问题

if row['org. SMEC M/N'].isna(): AttributeError: 'str' object has no attribute 'isna'

这个错误提示的意思是在Python编程中，尝试对一个字符串（`str`对象）使用`isna()`方法，这是`pandas`库中的一个函数，用于检查DataFrame中的值是否缺失（`NaN`）。然而，字符串对象并不具备这种属性，所以会抛出`AttributeError`。

如果遇到这个错误，通常是因为你在操作数据时将非数据结构（如字符串）误认为可以进行缺失值检查的数据结构（如`pandas` DataFrame或Series）。解决这个问题，你需要确认`row['org. SMEC M/N']`是一个包含数值或空值的数据项，而不是直接的字符串。你可以通过检查数据类型或使用其他方法来判断元素是否能被`isna()`处理：

if not isinstance(row['org. SMEC M/N'], pd.Series) or row['org. SMEC M/N'].dtype != float: # 或者换成其他适合的数据类型检查
    print("当前项不是可以进行isna()检查的数据类型")
else:
    if pd.isnull(row['org. SMEC M/N']):  # 使用pd.isnull替代isna()
        # 进行缺失值处理

money_min = PO_data1.groupby(['物料','org. SMEC M/N'])['人民币单价'].min().reset_index()代码如何修改使得获取org. SMEC M/N对应的最低价，并保留物料列数据

如果你想在`money_min`这个计算结果中只保留物料（Material）列和org. SMEC M/N对应的最佳最低单价（即每个物料下的最低价格），你可以稍微调整一下代码。这里假设`PO_data1`是一个Pandas DataFrame，我们可以这样操作：

# 保持原始数据结构，只选择需要的列
money_min = PO_data1[['物料', 'org. SMEC M/N', '人民币单价']]

# 按照物料和org. SMEC M/N分组，然后找到每组的最小价格
money_min_grouped = money_min.groupby(['物料', 'org. SMEC M/N'])['人民币单价'].min()

# 添加一个新的列记录最小价格，如果有多行则保留第一条记录
money_min_with_min_price = money_min.merge(money_min_grouped, on=['物料', 'org. SMEC M/N'], how='left', suffixes=('', '_min'))

# 删除原来的单价列，保留新的最低单价列
money_min_with_min_price = money_min_with_min_price.drop('人民币单价', axis=1)

# 如果需要把NaN替换为None或其他值，可以在这里添加相应处理
money_min_with_min_price.fillna(value=None, inplace=True)  # 默认情况下，未匹配到的行将填充NaN

money_min_with_min_price.head()  # 查看结果