参考：百度安全验证

本文基于python第三方数据分析库pandas，分享这几天所遇到的3个爬坑的案例，希望对也在爬坑的同学们尽一份绵薄之力，如有错误或者写得不好的地方，烦请指正，谢谢。

01df中startswith的坑

这两天我在工作中碰到一个非常奇葩的情况，简单来讲需求大概是这个样子：

两个数据集合，需要联合后，查询某两个特殊字段是否是包含的关系，如果包含则输出1，否则输出0

需求的意思大概如下所示

按理说，上图应该正常会生成新的列tmp，但是，发生了如下的事情，上图

说startswith函数不能以float函数开头，直接给我整懵逼了，我这上面明明就已经设置了数据类型为str类型了，怎么拼接完又变成float类型了。

于是我就验证clsid 和cls字段在读取文件后的数据类型，发现是string，没有问题。然后又检查了拼接后的这两个字段，也都是string，也没有问题。那么就神奇了，明明都是string，但是却显示不能以float开头

没办法，只能对数据集合做修改，修改如下

这样便正常了，你说坑不坑！

02csv文件读和写的坑

读文件相关

建议读取csv文件，最好带有列的类型属性，pandas遇到这种"0100"的，会自动变更为int类型，建议代码如下

不指定数据类型

指定数据类型但是却有nan值

写文件相关

需求描述

在向指定路径写文件（df.to_csv()）时，遇到过一个追加写的问题，大概意思是：程序跑完，正常来讲应该有两次往同一个文件写日志，但是后面需求变动为程序跑完。有可能出现只写一次或者一次都不写的情况问题在利用pandas接口写文件，要么带列名，要么不带列名，你需要判断此次的写文件属于第一次写（覆盖写）还是第二次写（追加写），来决定是否需要加列名写文件解决方案

03遍历相关(iterrows)

使用df.iterrows()循环数据集合

datdaframe.iterrows()是返回迭代器，一般是用for语句调用， 返回为当前df所在行索引以及那一行具体数据用for循环调用取值，不可以直接把当前行的数据进行计算，应该把要计算的数据用变量先接收，再进行整合计算索引在你需要更改df的某一列的值时特别好用

使用df.values()循环数据集合

用for循环每一行会生成一个列表，方便的是可以用列表的命令操作，一般用于对数据的处理和集成，相比较iterrows来说，可能唯一的好处是可以根据列表方法对数据进行操作