精华内容
下载资源
问答
  • I am trying to loop over a dataframe. Especially through the date column so means for every date I get the x, y and z values for that date and fill it into my defined function. Somehow I am not sure h...

    I am trying to loop over a dataframe. Especially through the date column so means for every date I get the x, y and z values for that date and fill it into my defined function. Somehow I am not sure how i can properly call it. My code looks like the following:

    import pandas as pd

    def calc_funct(x, y, z):

    func = x*y*z

    return func

    if __name__ == '__main__':

    df = pd.read_csv('C:/Data.csv')

    for column in df:

    results = calc_funct(df['x'], df['y'], df['z'])

    print(result)

    The input looks like the following:

    date x y z

    0 2017-11-11 18 17 7

    1 2017-11-11 16 19 3

    2 2017-11-11 13 14 2

    3 2017-11-11 12 13 1

    4 2017-11-11 11 12 9

    5 2017-11-11 10 11 10

    6 2017-11-11 21 10 11

    7 2017-11-12 13 19 12

    8 2017-11-13 18 17 12

    9 2017-11-14 9 10 20

    10 2017-11-15 2 20 13

    11 2017-11-18 13 13 9

    12 2017-11-19 18 14 16

    13 2017-11-20 14 11 19

    14 2017-11-21 18 15 19

    For date 2017-11-11 I would calculate the values (e.g. add/subtract all values them at that date) and store it e.g. in a list. Then iterate over the next date 2017-11-12 etc...

    解决方案

    If you want all the columns + the new column which is the result of your function, you can do so:

    df['result'] = calc_funct(df['x'], df['y'], df['z'])

    or just date and result with this other line of code:

    df = df[['date','result']]

    EDIT

    result = []

    for index, row in df.iterrows():

    result.append(row['date'])

    result.append(calc_funct(row['x'], row['y'], row['z']))

    print result

    展开全文
  • 遍历数据有以下三种方法:简单对上面三种方法进行说明:iterrows(): 按行遍历,将DataFrame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每一行迭代为...

    遍历数据有以下三种方法:

    2019102315095219.png

    简单对上面三种方法进行说明:

    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[name]对元素进行访问,比iterrows()效率高。

    iteritems():按列遍历,将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问。

    示例数据

    import pandas as pd

    inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11, 'c2':110}, {'c1':12, 'c2':123}]

    df = pd.DataFrame(inp)

    print(df)

    2019102315095220.png

    按行遍历iterrows():

    for index, row in df.iterrows():

    print(index) # 输出每行的索引值

    2019102315095221.png

    row[‘name']

    # 对于每一行,通过列名name访问对应的元素

    for row in df.iterrows():

    print(row['c1'], row['c2']) # 输出每一行

    2019102315095222.png

    按行遍历itertuples():

    getattr(row, ‘name')

    for row in df.itertuples():

    print(getattr(row, 'c1'), getattr(row, 'c2')) # 输出每一行

    2019102315095223.png

    按列遍历iteritems():

    for index, row in df.iteritems():

    print(index) # 输出列名

    2019102315095224.png

    for row in df.iteritems():

    print(row[0], row[1], row[2]) # 输出各列

    2019102315095225.png

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

    展开全文
  • iteritems():按列遍历,将DataFrame每一列迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问。示例数据123456import pandas as pdinp= [{'c1':10,'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':123}]df=...

    iteritems():按列遍历,将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问。

    示例数据

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    import pandas as pd

    inp= [{'c1':10,'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':123}]

    df= pd.DataFrame(inp)

    print(df)

    import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11, 'c2':110}, {'c1':12, 'c2':123}] df = pd.DataFrame(inp) print(df)

    format,png

    按行遍历iterrows():

    1

    2

    for index, rowin df.iterrows():

    print(index)# 输出每行的索引值

    for index, row in df.iterrows(): print(index) # 输出每行的索引值

    format,png

    row[‘name']

    1

    2

    3

    # 对于每一行,通过列名name访问对应的元素

    for rowin df.iterrows():

    print(row['c1'], row['c2'])# 输出每一行

    # 对于每一行,通过列名name访问对应的元素 for row in df.iterrows(): print(row['c1'], row['c2']) # 输出每一行

    format,png

    按行遍历itertuples():

    getattr(row, ‘name')

    1

    2

    for rowin df.itertuples():

    print(getattr(row,'c1'),getattr(row,'c2'))# 输出每一行

    for row in df.itertuples(): print(getattr(row, 'c1'), getattr(row, 'c2')) # 输出每一行

    format,png

    按列遍历iteritems():

    1

    2

    for index, rowin df.iteritems():

    print(index)# 输出列名

    for index, row in df.iteritems(): print(index) # 输出列名

    format,png

    1

    2

    for rowin df.iteritems():

    print(row[0], row[1], row[2])# 输出各列

    for row in df.iteritems(): print(row[0], row[1], row[2]) # 输出各列

    format,png

    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39349673/article/details/107529206

    展开全文
  • 下面就为大家分享篇对Python中DataFrame按照行遍历的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起过来看看吧在做分类模型时候,需要在DataFrame中按照获取数据以便于进行训练和测试。import pandas as ...

    下面就为大家分享一篇对Python中DataFrame按照行遍历的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起过来看看吧

    在做分类模型时候,需要在DataFrame中按照行获取数据以便于进行训练和测试。

    import pandas as pd

    dict=[[1,2,3,4,5,6],[2,3,4,5,6,7],[3,4,5,6,7,8],[4,5,6,7,8,9],[5,6,7,8,9,10]]

    data=pd.DataFrame(dict)

    print(data)

    for indexs in data.index:

    print(data.loc[indexs].values[0:-1])

    实验结果:

    /usr/bin/python3.4 /home/ubuntu/PycharmProjects/pythonproject/findgaoxueya/test.py

    0 1 2 3 4 5

    0 1 2 3 4 5 6

    1 2 3 4 5 6 7

    2 3 4 5 6 7 8

    3 4 5 6 7 8 9

    4 5 6 7 8 9 10

    [1 2 3 4 5]

    [2 3 4 5 6]

    [3 4 5 6 7]

    [4 5 6 7 8]

    [5 6 7 8 9]

    Process finished with exit code 0

    以上就是对Python中DataFrame按照行遍历的方法_python的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

    article_wechat2021.jpg?1111

    本文原创发布php中文网,转载请注明出处,感谢您的尊重!

    展开全文
  • 【Python】DataFrame遍历

    万次阅读 多人点赞 2019-08-16 19:06:39
    在数据分析的过程中,避免不了的要对数据进行遍历,那么,DataFrame如何遍历呢?之前,小白每次使用时都是Google或百度,想想,还是总结一下~ 小白经常用到的有三种方式,如下: 首先,先读入DataFrame ...
  • 、pandas pandas 是基于NumPy 的种工具,该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据...
  • 创建DataFrame,它有几种创建方式: 列表,序列(pandas.Series), numpy.ndarray的字典 二维numpy.ndarray 别的DataFrame 结构化的记录(structured arrays) 其中,我最喜欢的是通过二维ndarray创建DataFrame,...
  • .iterrows() ...对pandas每行进行遍历,返回索引和对应的 df= pd.DataFrame({'a': ['a','b','a','a','b','c','b'], 'b': range(7),'c':[1,1,1,1,2,2,1]}) df = df.groupby(['a','c']).mean() print(df) p...
  • 如何遍历处理dataframe每一行

    千次阅读 2021-01-04 20:51:50
    有时我们会对dataframe每一行进行遍历处理,有两种方式可以采用: 使用map函数 def customFunction(row): return (row.name, row.age, row.city) sample2 = sample.rdd.map(customFunction) 自定义一个处理函数...
  • 遍历dataframe每一行一个元素

    千次阅读 2019-09-18 22:34:57
    python遍历的代码,其中df是dataframe类型: #1. 从mysql读取数据 #"ts_code", "buydate", "buyprice", "selldate", "sellprice", "duration", "strategyid" df = self.dbadapter.QueryBTStrategy(id=1) ...
  • python | dataframe | 遍历每一个元素

    千次阅读 2020-07-15 15:54:08
    import pandas as pd df = pd.read_excel(r'C:\Users\SYQ\Desktop\2020.xlsx',dtype='str') for index, row in df.iteritems(): for i in range(len(row)): print(row[i]) row[i] = row[i].replace(' ','') ...
  • 【Spark】遍历DataFrame中的每一行数据

    万次阅读 2020-01-28 14:11:29
    最近遇到需求要从hive表中读取数据,并且要遍历每一行的数据,网上找了很多资料都没有解释的很清晰的,这边记录一下。 一、主要思路 1. 首先spark读取hive表,得到DataFrame。 如果直接对spark的dataframe进行...
  • 主要介绍了pandas中遍历dataframe每一个元素的实现,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具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • Python中DataFrame按照行遍历

    万次阅读 多人点赞 2017-09-07 13:49:21
    在做分类模型时候,需要在DataFrame中按照获取数据以便于进行训练和测试。import pandas as pddict=[[1,2,3,4,5,6],[2,3,4,5,6,7],[3,4,5,6,7,8],[4,5,6,7,8,9],[5,6,7,8,9,10]] data=pd.DataFrame(dict) print...
  • pandas DataFrame数据遍历

    2021-08-31 13:44:48
    DataFrame数据遍历一、读取csv内容,格式与数据类型如下二、按遍历数据:iterrows三、按遍历数据:itertuples四、按列遍历数据:iteritems四、读取和修改某一个数据五、遍历dataframe一个数据 一、读取csv...
  • How can i convert the below python script into a fucntion so that i can call it over each row of a dataframe in which i want to keep few variables dynamic like screen_name, domain# We create a tweet l...
  • pandas中dataframe行遍历

    千次阅读 2019-05-06 11:58:30
    现有个数据框pandas的dataframe: import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}] df = pd.DataFrame(inp) print(df) 期望输出 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12 ...
  • Python dataFrame 行列遍历

    千次阅读 2020-07-23 09:36:10
    iteritems():按列遍历,将DataFrame每一列迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问。 示例数据 1 2 3 4 5 6 import pandas as pd inp = [{'c1':...
  • DataFrame遍历

    2020-05-10 14:00:50
    from pandas import DataFrame # 生成DateFrame 数据 大小 行名 列名 data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) ''' w x y z a 0 1 2 3 b 4 5 6 7 c 8 9 10 11 d
  • pandas 按行遍历Dataframe

    千次阅读 2021-01-09 22:30:25
    iterrows(): 按行遍历,将 DataFrame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每一行迭代为元组,可以通过 row[name] 对元素进行访问,比 ...
  • 下面小编就为大家分享篇对Python中DataFrame按照行遍历的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • pandas按按列遍历Dataframe的几种方式

    万次阅读 多人点赞 2019-02-27 15:24:53
    iterrows(): 按行遍历,将DataFrame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每一行迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows()...
  • 在pandas中遍历DataFrame行

    万次阅读 多人点赞 2018-02-22 21:54:05
    有如下 Pandas DataFrame:import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}] df = pd.DataFrame(inp) print df 上面代码输出: c1 c2 ...现在需要遍历上面...
  • 解决方案 First I extract multiple values of column L to new dataframe s with duplicity index from original index. Remove unnecessary columns L and Q. Then output join to original df and drop rows with...
  • ​​​​​​按行遍历DataFrame: pandas.DataFrame.iterrows pandas.DataFrame.itertuples 按列遍历DataFrame: pandas.DataFrame.items pandas.DataFrame.iteritems 测试用例: import pandas as pd test = ...
  • 今天小编就为大家分享篇python中使用iterrows()对dataframe进行遍历的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 6,559
精华内容 2,623
关键字:

dataframe遍历每一行