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  • pandas 遍历

    千次阅读 2018-03-29 15:07:21
    pandas 遍历与组合筛选 import pandas as pd from pandas import DataFrame aa = [[1,4,5,7], [2,4,6,8], [5,6,9,1]] # 列名 colu=['a','b','c','d'] # 行名称、索引 ind = [0,1,2] test = DataFrame(data = aa...

    pandas 遍历与组合筛选

    import pandas as pd
    from pandas import DataFrame
    
    aa = [[1,4,5,7],
         [2,4,6,8],
         [5,6,9,1]]
    # 列名
    colu=['a','b','c','d'] 
    # 行名称、索引
    ind = [0,1,2]
    test = DataFrame(data = aa,index = ind,columns=colu)
    print(test.info())
    # 遍历DataFrame,从而进行条件判断
    for num in range(0,len(test)):
        knn = test.loc[num][-1]
        lr = test.loc[num][-2]
        rs = test.loc[num][-3]
        svm = test.loc[num][-4]    
        if knn+lr+rs +svm <19:
            test.drop(test.index[num],inplace = True)
    print(test)
    test.to_csv("test02.csv",index = None)  
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  • Pandas 遍历行并求和

    万次阅读 2020-09-26 20:27:16
    Pandas 遍历行并求和 用 Pandas 生成一列是另一列的逐行累加结果 import numpy import pandas from pandas import DataFrame cash = pandas.read_csv('./data.csv') cash 银行 编号 收入/支出 0 ...

    Pandas 遍历行并求和

    用 Pandas 生成一列是另一列的逐行累加结果

    import numpy
    import pandas
    from pandas import DataFrame
    cash = pandas.read_csv('./data.csv')
    cash
    银行 编号 收入/支出
    0 中国工商银行 001/2020 10000
    1 中国工商银行 002/2020 50000
    2 中国工商银行 003/2020 -30000
    3 中国工商银行 004/2020 90000
    4 中国工商银行 005/2020 10000
    cash.loc[:, '动态结余'] = cash.loc[:, '收入/支出'].cumsum()
    cash
    银行 编号 收入/支出 动态结余
    0 中国工商银行 001/2020 10000 10000
    1 中国工商银行 002/2020 50000 60000
    2 中国工商银行 003/2020 -30000 30000
    3 中国工商银行 004/2020 90000 120000
    4 中国工商银行 005/2020 10000 130000
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  • import pandasas pdimport uuidimport osimport csvdf=pd.read_csv("G:/file/599_output.csv",encoding='utf-8')#pd.read_csv('st_address_ck_statistis.sql',sep = '\t')c=[]length=df.shape[0]for iin range(lengt...

    import pandasas pd

    import uuid

    import os

    import csv

    df=pd.read_csv("G:/file/599_output.csv",encoding='utf-8')

    #pd.read_csv('st_address_ck_statistis.sql',sep = '\t')

    c=[]

    length=df.shape[0]

    for iin range(length):

    uu=uuid.uuid4()

    uu=str(uu)

    uu=uu.replace("-","")

    uu=uu.upper()

    c.append(uu)

    df["gid"]=c

    lie=df['gid'].tolist()

    print(len(lie))

    print(df.shape)

    for index,rowin df.iterrows():

    row['gid']=row['gid']+"SSS"

    # df.to_csv("F:/a.csv")

    df['gid'] = df['gid'].map(lambda x: x+"sss")

    print(df.head(2))

    #单元区域

    #os.chdir("D:\\deploy")

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  • 本文介绍pandas遍历dataframe方法:1、使用df.iterrows()获取可迭代对象, 然后使用for循环遍历;2、使用applymap()函数遍历dataframe所有元素;3、按行遍历迭代成元组。 方法一:使用df.iterrows()获取可迭代对象, ...

    在pandas中dataframe可以一维格式化的二维数据,是一个很清晰数据表, 那你知道如何遍历这个数据表吗?本文介绍pandas遍历dataframe方法:1、使用df.iterrows()获取可迭代对象, 然后使用for循环遍历;2、使用applymap()函数遍历dataframe所有元素;3、按行遍历迭代成元组。

    方法一:使用df.iterrows()获取可迭代对象, 然后使用for循环遍历即可

    for index, row in df.iterrows():
    
      print(index, row)
    

    方法二:使用applymap()函数遍历dataframe所有元素

    可以对DataFrame里的每个值进行处理,然后返回一个新的DataFrame

    import pandas as pd
    
    df = pd.DataFrame({
    
    'a': [1, 2, 3],
    
    'b': [10, 20, 30],
    
    'c': [5, 10, 15]
    
    })
    
    def add_one(x):
    
    return x + 1
    
    print df.applymap(add_one)
    
    a b c
    
    0 2 11 6
    
    1 3 21 11
    
    2 4 31 16
    

    方法三:按行遍历迭代成元组

    for row in Temp.itertuples():
    
        print(row)
    
      
    
    [Out]:  
    
    Pandas(Index=0, Flag='No', Open=None, Close=None, Position=100)
    
    Pandas(Index=2, Flag='No', Open=None, Close=None, Position=100)
    

    访问

    getattr(row,'Index')
    
    Out[31]: 2
    
      
    
    getattr(row,'Position')
    
    Out[27]: 100
    
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  • 本文介绍pandas遍历dataframe方法:1、使用df.iterrows()获取可迭代对象, 然后使用for循环遍历;2、使用applymap()函数遍历dataframe所有元素;3、按行遍历迭代成元组。方法一:使用df.iterrows()获取可迭代对象, ...
  • pandas 遍历Dataframe

    2020-10-22 10:19:36
    iterrows(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对,可以通过row[name]对元素进行访问。 itertuples(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为元祖,可以通过row...import pandas as pd inp = [{.
  • pandas 遍历DataFrame

    2020-07-19 22:35:36
    使用df.iterrows()获取可迭代对象, 然后使用for循环遍历即可 for index, row in df.iterrows(): print(index, row)
  • I have pandas dataframe with a column containing values or lists of values (of unequal length). I want to 'expand' the rows, so each value in the list becomes single value in column. An example says i...
  • 迭代DataFrame迭代DataFrame - 遍历数据帧iteritems()示例iterrows()示例itertuples()示例Pandas对象之间的基本迭代的行为取决于类型。当迭代一个系列时,它被视为数组式,基本迭代产生这些值注意: 不要尝试在迭代时...
  • pandas遍历行数据

    2019-03-19 19:01:00
    假设我的DataFrame如图所示: ...我可以这样遍历它: for index,row in list.iterrows(): id =row["id"] x=row["x"] y=row["y"] judge=row["judge"] 转载于:https://www.cnblogs.com/sup...
  • 需要提取采集的excel中的名单,通过遍历名单,提取出关键字以便下一步数据分析。import pandas as pddf1 = pd.read_excel('名单2020.6.9.xlsx')df2 = pd.read_excel('2020.6.9 - 副本.xlsx')tmp = []for i in df2['...
  • Datawhale学习作者:杨煜,Datawhale成员寄语:本文对Pandas基础内容进行了梳理,从文件读取与写入、Series及DataFrame基本数据结构、常用基本函数及排序四个模块快速入门。同时,文末给出了问题及练习,以便更好地...
  • pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式 更新时间:2019年10月23日 15:13:03 转载 作者:K.I.O 这篇文章主要介绍了pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作...
  • pandas 遍历行和列

    千次阅读 2019-04-26 11:17:35
    import pandas as pd df= pd.read_csv(‘file’) 获取列 columns_list = df.columns.tolist() columns_list 定义行处理函数 def row_process(row): for column in columns_list: if row[colu...
  • 读取遍历修改python自带的csv库也可以对csv文件进行操作,但是操作起来不是很方便,我们试着用pandas库来试试读取pandas库里读取csv文件后可以直接返回dataframe对象,不需要我们再转data=pd.read_csv(file,encoding...
  • ↑↑↑点击上方蓝字,关注(给机器学习算法与Python学习加星标,提升AI技能)Datawhale学习作者:杨煜,Datawhale成员寄语:本文对Pandas基础内容进行了梳理,从文件读取与写入、Series及DataFrame基本数据结构、常用...
  • 导入数据:import numpy as np import pandas as pd import datetime df=pd.read_excel('/Users/dxn/Desktop/发票2020.xlsx', header=0,dtype={'发票号码':'str'},index_col=[0,1]) >>> df ...
  • Pandas 遍历效率、访问效率对比

    万次阅读 2019-07-22 18:14:48
    不同迭代方式: 1、使用普通的range循环: for i in range(len(data)): district = data['DISTRICT'][i] 两次平均时间为: [1.5522482614177306, 1.6075029883747902] 2、使用iterrows属性 ...
  • 【导语】:学会利⽤pandas对数据进⾏分组知道如何提取分组后的数据可以按多列进⾏分组能够对分组后数据进⾏统计计算测试数据集:链接:https://pan.baidu.com/s/1QvY-Qvtl_8QtsMi8sxUD-w提取码:di2z一、数据的分组...
  • 我有一个数据集,看起来像...我需要遍历B列,并将方括号([])中的所有值替换为这些方括号中的左四个数字,因此数据集将如下所示:A B1 aa 12342 ab 34563 bc 13574 cc 8901...我有以下代码:for item in df['B']:if le...
  • sep=',', header=True, index=True) 读取: adf = pd.read_csv('C:/Users/qzh/PycharmProjects/Aminor/PSM/variance.csv', sep=',', header=0,index_col=0) 遍历整个df: df.index.values for i in df.index.values...
  • 前言当我们遇到一个超级大的DataFrame,里面有一列类型为字符串,要将每一行的字符串都用同一方式进行处理,一般会想到遍历整合DataFrame,但是如果直接这样做的话将会耗费很长时间,有时几个小时都处理不完。...

空空如也

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