Buenas tanto tiempo! Les quiero hacer una consulta, sigo con mi
archivo .csv. Les comparto mi código:
import pandas as pd
leer = pd.read_csv('gavade.csv')
diccionario = {
"A": ['AbbotT Diabetes', 'Abbott EPD', 'Alcon', 'Allergan-Loa', 'Amgen',
'Andrómaco', 'Ariston', 'Aspen Argentina', 'AstraZeneca', 'Atlas',
'Austral'],
"B": ['BD', 'Bagó', 'Baliarda', 'Bayer (PH)', 'Bayer Consumer', 'Beta',
'Betterlife SRL', 'Biol', 'Biopas Argentina', 'Bioprofarma Bagó',
'Biosidus Farma', 'Biosintex', 'Biosintex Retail', 'Biotechno Pharma',
'Biotenk', 'Boehringer Ingel'],
"C": ['Casasco', 'Cetus', 'Craveri'],
"D": ['Dallas', 'Denver Farma', 'Domínguez', 'Duncan'],
"E": ['Eczane', 'Elea - Phoenix', 'Eli Lilly', 'Eurolab'],
"F": ['Fabra', 'Fada Pharma', 'Fecofar', 'Ferring', 'Finadiet',
'Fortbenton',
'Francelab'],
"G": ['GP Pharm', 'Gador', 'Galderma', 'Gemabiotech', 'Genomma Lab',
'GlaxoSmithKline', 'Gobbi', 'Géminis Farmacéutica'],
"H": ['HLB Pharma'],
"I": ['Investi'],
"J": ['Janssen-Cilag', 'Johnson & Johnso'],
"K": ['Klonal'],
"L": ['LKM', 'LKM Onco/Especia', 'Lab Internaciona', 'Laboratorios Ber',
'Lafedar', 'Lazar', 'Lepetit', 'Lersan', 'Lundbeck'],
"M": ['MSD Argentina SR', 'Mar', 'Max Vision', 'Merck Serono',
'Microsules Arg.', 'Monserrat', 'Montpellier'],
"N": ['Northia', 'Nova Argentia', 'Novartis', 'Novartis - Sando',
'Novo Nordisk', 'Novoplos'],
"O": ['Omega'],
"P": ['Panalab', 'Pfizer', 'PharmaDorf', 'Pharmanove', 'Pharmatrix',
'Pierre Fabre Med', 'Poen'],
"Q": ['Química Luar'],
"R": ['Raffo', 'Raymos', 'Richet', 'Richmond', 'Roche Diabetes', 'Roemmers',
'Ronnet', 'Rontag', 'Rospaw', 'Rossmore Pharma'],
"S": ['Sanitas', 'Sanofi Pasteur', 'Sanofi-Aventis', 'Sanofi-Aventis O',
'Savant Consumer', 'Savant Pharma', 'Savant Vitarum', 'Servier',
'Sidus', 'Sidus - Lifescan', 'Soubeiran Chobet', 'Spedrog Caillon',
'Szama'],
"T": ['Takeda', 'Techsphere', 'Temis-Lostaló', 'Teva argentina',
'Trb-Pharma'],
"V": ['Valmax', 'Vannier', 'Vannier - Grunen'],
"W": ['Wunder Pharm']
}
df = pd.DataFrame.from_dict(diccionario, orient='index')
# print(df)
for indice_fila, fila in df.iterrows():
print(indice_fila)
print(fila)
La salida es la siguiente:
A
0 AbbotT Diabetes
1 Abbott EPD
2 Alcon
3 Allergan-Loa
4 Amgen
5 Andrómaco
6 Ariston
7 Aspen Argentina
8 AstraZeneca
9 Atlas
10 Austral
11 None
12 None
13 None
14 None
15 None
Name: A, dtype: object
B
0 BD
1 Bagó
2 Baliarda
3 Bayer (PH)
4 Bayer Consumer
5 Beta
6 Betterlife SRL
7 Biol
8 Biopas Argentina
9 Bioprofarma Bagó
10 Biosidus Farma
11 Biosintex
12 Biosintex Retail
13 Biotechno Pharma
14 Biotenk
15 Boehringer Ingel
Name: B, dtype: object
Les comparto solo un fragmento ya que es bastante extensa la salida,
pero mi pregunta es la siguiente, por qué en la letra A, completa los
espacios con None y no corta en Austral que es el último? En otras
letras pasa lo mismo, para completar pone None, hay alguna forma de
evitar eso?. Perdón por lo estúpido de la pregunta, desde ya muchas
gracias, saludos
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