Wert aus Zeile auslesen und als Spalte anhängen

[horatio.cain]

Hallo zusammen,
ich lerne gerade pandas kennen und hab ein konkretes Problem welches ich nicht gelöst bekomme. Würde mich sehr über Lösungsansätze und ggf. ein paar Tipps freuen:

PROBLEM: Es gibt eine *.csv Datei mit 3 Spalten und einigen Zeilen:





WUNSCH:
Nach der Verarbeitung soll die *.csv wie folgt aussehen:


Ich versuche es mit Pandas zu lösen und lese die Datei in das DataFrame ein.

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import pandas as pd

df = pd.read_csv("./meinecsv.csv", usecols=(0, 1, 2), sep=";" , decimal="." , encoding="utf-8") 
ff = df.groupby(['Artikelname'],as_index = False).fillna('Y').pivot('Artikelname','Farbe').fillna('x')

Als Ergebnis bekomme ich im Grunde schon das was ich als Wunsch hochgeladen habe.
Allerdings habe ich so meine Zweifel ob der Lösungsansatz richtig ist. Was mich z.B. stört ist das z.B. die Farbe keine "Ganzzahlen" sind.
Gibt es ggf. eine Funktion die mir genau diese Aufgabe abnehmen kann? Sowas wie .mean oder .sum. Leider hab ich nicht passendes in der Doku gefunden.

Ansonsten dachte ich noch über den folgenden Weg nach:

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with open("./meinecsv.csv") as file:
    for pos in file:
        data = pos.strip().split(",")

data

So und ab hier fehlt mir leider die richtige Idee

Freue mich über jede Anregung. Vielen Dank im voraus.

[Sirius3]

pd.read_csv ist schon korrekt, und Du kannst den Typ der einzelnen Spalten als Argument übergeben. Schau einfach mal in die Dokumentation.

[horatio.cain]

Hallo Sirius3,

pd.read_csv ist schon korrekt, und Du kannst den Typ der einzelnen Spalten als Argument übergeben. Schau einfach mal in die Dokumentation.

das klappt, zumindest das Einlesen und sieht nun wie folgt aus:

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import pandas as pd
df = pd.read_csv("./meinecsv.csv", sep=",", decimal="." , encoding="utf-8", dtype = {"Farbe" : "int", "Menge" : "int"}) 
df.info()

Die Pivotzeile wurde optimiert und sieht nun wie folgt aus:

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ff = df.pivot(index='Refnummer', columns='Filiale')['Bestand'].fillna('x')

Allerdings wenn ich den Pivot mache, geht die Formatierung wieder verloren.
Sprich aus int32 wird wieder float. Auch wenn ich explizit nochmal den dtype festlege?

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df.Farbe = df.Farbe.astype(int)
df.Menge = df.Menge.astype(int)
df.to_csv("./meineneuecsv.csv", sep=';', header=True, index=True)

Es steht bei Menge auf 1.0 statt 1.

Hab ich gerade etwas Grundliegendes nicht auf dem Schirm?
Vielen Dank im voraus.