精华内容
下载资源
问答
  • 我正在尝试更改.csv文件中的列.我有.csv文件如下:sku,name,codek1,aaa,886k2,bbb,898k3,ccc,342k4,ddd,503k5,eee,401我想用“sku”列中的“_”符号替换“k”符号.我写了代码:import sysimport pandas as pd...

    请帮我理解我的错误.

    我正在尝试更改.csv文件中的一列.

    我有.csv文件如下:

    sku,name,code

    k1,aaa,886

    k2,bbb,898

    k3,ccc,342

    k4,ddd,503

    k5,eee,401

    我想用“sku”列中的“_”符号替换“k”符号.

    我写了代码:

    import sys

    import pandas as pd

    import numpy as np

    import datetime

    df = pd.read_csv('cat0.csv')

    for r in df['sku']:

    r1 = r.replace('k', '_')

    df['sku'] = r1

    print (df)

    但代码会在“sku”列的每一行中插入最后一个值.所以我得到:

    sku name code

    0 _5 aaa 886

    1 _5 bbb 898

    2 _5 ccc 342

    3 _5 ddd 503

    4 _5 eee 401

    我想得到如下:

    sku name code

    0 _1 aaa 886

    1 _2 bbb 898

    2 _3 ccc 342

    3 _4 ddd 503

    4 _5 eee 401

    展开全文
  • I am using Python3.5 and I am working with pandas. I have loaded stock data from yahoo finance and have saved the files to csv. My DataFrames load this data from the csv. This is a copy of the ten ro....

    I am using Python3.5 and I am working with pandas. I have loaded stock data from yahoo finance and have saved the files to csv. My DataFrames load this data from the csv. This is a copy of the ten rows of the csv file that is my DataFrame

    Date Open High Low Close Volume Adj Close

    1990-04-12 26.875000 26.875000 26.625 26.625 6100 250.576036

    1990-04-16 26.500000 26.750000 26.375 26.750 500 251.752449

    1990-04-17 26.750000 26.875000 26.750 26.875 2300 252.928863

    1990-04-18 26.875000 26.875000 26.500 26.625 3500 250.576036

    1990-04-19 26.500000 26.750000 26.500 26.750 700 251.752449

    1990-04-20 26.750000 26.875000 26.750 26.875 2100 252.928863

    1990-04-23 26.875000 26.875000 26.750 26.875 700 252.928863

    1990-04-24 27.000000 27.000000 26.000 26.000 2400 244.693970

    1990-04-25 25.250000 25.250000 24.875 25.125 9300 236.459076

    1990-04-26 25.000000 25.250000 24.750 25.000 1200 235.282663

    I know that I can use iloc, loc, ix but these values that I index will only give my specific rows and columns and will not perform the operation on every row.

    For example: Row one of the data in the open column has a value of 26.875 and the row below it has 26.50. The price dropped .375 cents. I want to be able to capture the % of Increase or Decrease from the previous day so to finish this example .375 divided by 26.875 = 1.4% decrease from one day to the next. I want to be able to run this calculation on every row so I know how much it has increased or decreased from the previous day. The index functions I have tried but they are absolute, and I don't want to use a loop. Is there a way I can do this with the ix, iloc, loc or another function?

    解决方案

    you can use pct_change() or/and diff() methods

    Demo:

    In [138]: df.Close.pct_change() * 100

    Out[138]:

    0 NaN

    1 0.469484

    2 0.467290

    3 -0.930233

    4 0.469484

    5 0.467290

    6 0.000000

    7 -3.255814

    8 -3.365385

    9 -0.497512

    Name: Close, dtype: float64

    In [139]: df.Close.diff()

    Out[139]:

    0 NaN

    1 0.125

    2 0.125

    3 -0.250

    4 0.125

    5 0.125

    6 0.000

    7 -0.875

    8 -0.875

    9 -0.125

    Name: Close, dtype: float64

    展开全文
  • 思路:将每行的概率进行排序,然后累加,累加值小于等于0.8的偏好保留,获得个累加过滤的dataframe,然后映射回原始数据中,保留每行的偏好。接下来是代码的实现 a = [[0.2, 0.35, 0.45], [0.1,0.2, 0.7], [0.3, ...

     本次记录主要实现对每行进行排序,并保留前80%以前的偏好。思路:将每行的概率进行排序,然后累加,累加值小于等于0.8的偏好保留,获得一个累加过滤的dataframe,然后映射回原始数据中,保留每行的偏好。接下来是代码的实现

    a = [[0.2, 0.35, 0.45], [0.1,0.2, 0.7], [0.3, 0.5, 0.2]]
    data = pd.DataFrame(a, index=['user1','user2','user3'], columns=["a", "b", "c"])
    sum_df=[]
    for index,row in data.iterrows():
        df = row.sort_values(ascending=False).cumsum()
        if df[0]>0.8:
            new_df = df[:1]
        else:
            new_df = df[df<=0.8]
        sum_df.append(new_df)
    sum_df = pd.DataFrame(sum_df)
    print(sum_df)           

    这是累加之后每个用户保留的前80%偏好的类型,接下来如何将这个特征映射回去,将累加后的dataframe通过空值将其转化为0-1dataframe,再和原数据集一一对应相乘,就可以映射回去了,代码如下

    d = (sum_df.notnull())*1
    print(d)

    final_df = d*data #将保留地特征映射到原始数据中
    print(final_df)

    本节内容目标明确,实现了每个用户的前80%偏好,不知道正在看的小伙伴有没有懂?可以一起讨论哦!

    接下来,考虑优化这个实现的代码,前面的思路是通过两个dataframe相乘实现的,当数据集非常大的时候,效率很低,于是不用list,利用字典的形式实现

    sum_df=[]
    for index,row in data.iterrows():
        df = row.sort_values(ascending=False).cumsum()
        origin = row.to_dict() #原始每个用户值
        if df[0]>0.8:
            new_df = df[:1]
        else:
            new_df = df[df<=0.8]
        name = new_df.name  #user
        tmp = new_df.to_dict()
        for key in tmp.keys(): # 原始值映射
            tmp[key] = origin[key]
        tmp['user'] = name
        sum_df.append(tmp)
    sum_df = pd.DataFrame(sum_df).set_index('user').fillna(0)
    print(sum_df)   

    通过字典映射效率很高,新测有效!喜欢点赞哦

    展开全文
  • 从第一行开始,找到满足if条件A的某行(比如index是3),然后从index是3这行向下,找到满足if条件B的某行比如index是25,接着从index是25这行这行向下,找到满足if条件A的某行,如此循环下去。 ``` import ...
  • pandas添加一行一列汇总,并自定义列名和行标签1 实际需求2 一步到位3 数据与实战 手动反爬虫:原博地址 https://blog.csdn.net/lys_828/article/details/114819165 知识梳理不易,请尊重劳动成果,文章仅发布在...

    pandas添加一行一列汇总,并自定义列名和行标签


    手动反爬虫: 原博地址 https://blog.csdn.net/lys_828/article/details/114819165

     知识梳理不易,请尊重劳动成果,文章仅发布在CSDN网站上,在其他网站看到该博文均属于未经作者授权的恶意爬取信息
    

    本文为付费内容,禁止转载

    1 实际需求

    在处理数据的时候发现:往往要对一行或者一列的数据进行汇总,这时候就有了按行求和或者按列求和的需要,同时也要定义一下行名(标签名)和列名,结果如下图
    在这里插入图片描述

    2 一步到位

    这里介绍的方式不需要什么循环,也不需要什么concat的操作的,一行简简单单地代码

    展开全文
  • 目录 一、标准for循环 ...采用for循环遍历每一行,iloc来确定该列值,在数据量较大的情况下,iloc本身耗时较高,同时for遍历使得效率非常低,对于iloc的改进可使用 df.at来代替,对于for循环...
  • 前言Pandas基于两种数据类型:series与dataframe。个series是维的数据...Pandas的dataframe可以存储许多种不同的数据类型,并且每一个坐标轴都有自己的标签。你可以把它想象成一个series的字典项。、读取...
  • 期对于pandas的数据结构以及基本的增查删改进行了简单的介绍,这期接着利用pandas进行读写文件。1.读取文件利用pandas读取文件主要用到的函数是read_xx(),读取后数据结构为dataframe,接下来对read_xx()进行...
  • PythonPandas:利用pandas实现数据添加,即将字典格式的数据,按照数据,从头开始循环添加到dataframe中 目录 利用pandas实现数据添加,即将字典格式的数据,按照数据循环添加到dataframe中 ...
  • pandas循环插入

    千次阅读 2020-06-17 23:20:13
    恩还是校赛C题 于是我打开附件二瞅了瞅,隔半小时记录一次温度,我要在两行之间插29行,让...# 在时间列两行之间插入29行,在前一行的基础上+1 # 把原来半小时的时间间隔转换为一分钟 for i in new_time: time=.
  • 1234567891011121314151617181920212223242526fcode,fdate,NAV,ACCNAV,DGR,pstate,rstate001112,2016-01-20,"0.9040 ",0.9040,-2.06%,限制大额申购,开放赎回001112,2016-01-19,"...
  • -- coding:utf-8 –-"""利用 pandas 将多张 excel 表中的指定列数据合并成一张;因为原始的多张数据存在同样列名的数据,因为原始多张 excel 是从 csv 文件转换股并且我们只需要其中的部分列数据,所以进行指定列...
  • pivot.loc(‘输入行名称,就是index’) #该函数输入行名称,就是index名称,得出...#pivot.loc[‘总计’] ,pivot[‘cost’]每一行除以汇总行,求百分比 pivot_per = pivot[‘cost’] / pivot.loc[pivot.index[-1]] ...
  • 篇文章讲述了数据预处理、Jieba分词和文本聚类知识,这篇文章主要介绍Matplotlib和Pandas扩展包绘图的基础用法,同时引入Echarts技术,该技术主要应用于网站可视化展示中。本文内容以实例为主,给读者最直观的...
  • 本专栏招募作者及编辑,感兴趣分享学习R/Python数据分析/机器学习知识的可以私信联系PS:有人提到个问题很好,如果每次循环都采用比较复杂的操作似乎用向量化很难实现,我的建议是尽可能拆分成向量化操作,如果...
  • #Python Pandas 使用波带走 ##简介 Pandas非常易用,但当前很多材料,讲解的过于复杂,容易让用户望而却步。最近几天因流感原因被封闭在家,因此有想起做个简单的样例,能把几个常用功能串一下,便于一些初级用户...
  • # 对于每一行,通过列名访问对应的元素 for i, r in df.iterrows(): print(r['a'], r['b']) 10 100 11 110 12 123
  • 我的数据需要格式化,以便每行包含id的所有事件.我的数据是单热编码的,我已经用id对它进行了分组.另外,我限制个id的事件总数(例如2),因此最终宽度将始终是已知的(#one-hot cols x #events).我需要保持事件的顺序,...
  • 实现:用Python导入pandas库,将csv文件读入个DataFrame,然后将这DataFrame的内容写入另个csv文件。1. 导入pandas库。numReportCube=0 # 7762. 定义若干变量并赋初值用于后续数据处理。本示例中定义...
  • PythonPandas进行数据分析,很快就会用到循环。 但在这其中,就算是较小的DataFrame,使用标准循环也比较耗时。 Python资源共享群:626017123 遇到较大的DataFrame时,需要的时间会更长,会让人更加头疼。 ...
  • 乾明 编译整理量子位 报道 | 公众号 QbitAI用PythonPandas进行数据分析,很快就会用到循环。但在这其中,就算是较小的DataFrame,使用标准循环...
  • 请问大神,Python如何从Pandas个DataFrame(A)中获得第列的索引,匹配到另个DataFrame(B)第列的对应,并对这些每一列的数值求和?
  • PythonPandas进行数据分析,很快就会用到循环。但在这其中,就算是较小的DataFrame,使用标准循环也比较耗时。遇到较大的DataFrame时,需要的时间会更长,会让人更加头疼。现在,有人忍不了了。他是位来自德国...
  • pandas 相当于 python 中 excel:它使用表(也就是 dataframe),能在数据上做各种变换,但还有其他很多功能。如果你早已熟知 python 的使用,可以直接跳到第三段。让我们开始吧:import pandas as pd别问为什么...
  • Python——Pandas

    千次阅读 2016-03-30 11:05:59
    panda.read_csv()import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") print(type(food_info)output: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> ...food_info.csv是一个food营养成分表格,每一行
  • # 数据 name date 0 Tim Elliot 02/01/15 1 Lewis Lee Lembke 02/01/15 2 John Paul Quintero 03/01/15 ...# 对每一列都遍历 for index,val in data.items(): print(index,val) # 根据某列进行遍历 for i
  • 前言本文主要给大家介绍了关于python中Numpy和Pandas使用的相关资料,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。它们是什么?NumPy是Python语言的个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与...
  • 1 DataFrame插入一行 # 初始化一个空Dataframe import pandas as pd data_frame = pd.DataFrame(columns=['f0','f1', 'f2', 'f3','f4','f5...# 插入一行,如果需要插入多行,加个for循环即可 singlelist = [0,1,0,0,0,
  • 这虽然可行,但不是标准的 Pandas 方式。经过一番研究,我目前正在使用这个代码: df[df['BoolCol'] == True].index.tolist() 这个给了我个索引列表,但跟我想要的不匹配,当检查: df.iloc[i]

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 11,694
精华内容 4,677
关键字:

pandaspython循环每一行

python 订阅