【Python茴香豆系列】之 PANDAS 如何遍历 DataFrame 的所有行用 Python 编程，使用不同的方法来完成同一个目标，有时候是一件很有意思的事情。这让我想起鲁迅笔下的孔乙己。孔乙己对于茴香豆的茴字的四种写法颇有研究。我不敢自比孔乙己，这里搜集一些 Python 的茴香豆，以飨各位码农。首先准备一个函数，用来生成用于测试的 DataFrame 。这个 DataFrame 有 3
转载
2023-10-04 17:00:28
107阅读
用Python和Pandas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。他是一位来自德国的数据分析师，名叫Benedikt Droste。
在给出的替代方案中，使用Numpy向量化，与使用标准循环相比，速度提升了71803倍。
转载
2023-08-23 13:10:15
203阅读
在python的DataFrame中，因为数据中可以有多个行和列。而且每行代表一个数据样本，我们可以将DataFrame看作数据表，那你知道如何按照数据表中的行遍历吗？本文介绍python中按行遍历Dataframe的三种方法：1、iterrows()方法；2、itertuples()方法；3、iteritems()方法。1、iterrows()方法按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(i
转载
2023-06-04 18:54:40
1203阅读
方法1：使用for循环简单结构遍历如：examples = ["AAA","BBB","CCC","DDD"]for example in examples: print(example)方法2：借用 range() 和 len() 函数遍历这种方法可以使用数组中常用的A[i]来遍历列表examples = ["AAA","BBB","CCC","DDD"]for i in range(len(e
转载
2022-06-28 10:36:00
276阅读
import pandas as pddf = pd.read_excel("renshe.xls",header=0)for i in range(0, len(df)): print(df.iloc[i]['列名1'], df.iloc[i]['列名2'], df.iloc[i]['列名3'])print()
原创
2022-07-19 11:48:34
773阅读
使用df.iterrows()获取可迭代对象, 然后使用for循环遍历即可for
原创
2023-01-18 09:43:58
505阅读
# Python遍历列表打印
## 引言
在Python编程语言中，列表（list）是一种非常常用的数据结构。列表可以存储多个元素，并且可以通过索引访问和修改列表中的元素。当我们需要对列表中的每个元素进行处理时，我们可以使用遍历（traversal）的方式来实现。
本文将介绍Python中如何遍历列表并打印列表中的元素。我们将首先了解列表的基本概念，然后介绍Python中的遍历方法，最后给出
原创
2023-08-21 05:42:59
201阅读
# Python遍历打印索引
作为一名经验丰富的开发者，接下来我将教会你如何在Python中实现“遍历打印索引”。这是一个很基础但又很有用的技能，它可以帮助你更好地理解和操作列表、字符串和其他可迭代对象。
## 整体流程
我们先来看一下整个实现过程的流程。下面是一个表格展示了实现“python遍历打印索引”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个可
原创
2023-10-18 12:56:13
198阅读
在数据分析和处理中，Pandas库是Python中最常用的工具之一，特别是处理结构化数据时。DataFrame作为Pandas中的核心数据结构，提供了丰富的功能来操作和处理数据。本文将深入探讨如何使用Python Pandas遍历DataFrame的列，介绍不同的方法和技巧，帮助读者更好地理解和应用这些功能。引言：DataFrame和列遍历的重要性DataFrame是Pandas中用于处理表格数据
原创
2024-06-24 16:13:26
95阅读
前言Pandas是python的一个数据分析包，提供了大量的快速便捷处理数据的函数和方法。其中Pandas定义了Series 和 DataFrame两种数据类型，这使数据操作变得更简单。Series 是一种一维的数据结构，类似于将列表数据值与索引值相结合。DataFrame 是一种二维的数据结构，接近于电子表格或者mysql数据库的形式。在数据分析中不可避免的涉及到对数据的遍历查询和处理，比如我们
转载
2023-12-07 02:41:47
264阅读
练习1-开始了解你的数据探索Chipotle快餐数据相应数据集：chipotle.tsv import pandas as pd
chipo=pd.read_csv("exercise_data/chipotle.tsv",sep='t')
chipo.head(5) chipo.shape[0] #查看有多少行
4622
chipo.shape[1] #查看有多少列
转载
2023-10-09 21:44:29
632阅读
现有一个数据框pandas的dataframe:
转载
2023-05-31 22:58:02
1908阅读
# Python遍历集合打印索引
在Python中，遍历集合（比如列表、元组、字典、集合）并打印索引是一项常见的操作。本文将介绍如何使用不同的方法来实现这个目标，以及它们的优缺点。
## 遍历列表并打印索引
首先，我们来看看如何遍历列表并打印索引。假设我们有一个包含一些元素的列表，我们想要打印每个元素的索引和值。
```python
fruits = ['apple', 'banana',
原创
2024-01-17 08:22:09
60阅读
Python 字典中包含大量数据，它和列表一样，支持遍历操作。Python有多种遍历字典的方式，可以遍历字典的所有键-值对、键或值。例如，餐馆的菜单包含了菜名和价格等信息，餐馆需要将菜名和价格都展示给顾客，但也有些时候只需要将菜名都展示给厨师，还有些时候只需要将价格展示给收银员，这三种情况就用到了字典不同的遍历方式。本文的目标是让学习者掌握字典遍历的相关知识和用法，并基于这些知识实现对菜单不同的查
pandas 遍历有以下三种访法。 0.for i in df:并不是遍历行的方式 正式因为for in df不是直接遍历行的方式所以我们研究了如下方法。 1.iterrows（）：在单独的变量中返回索引和行项目，但显着较慢 2.itertuples（）：快于.iterrows（），但将索引与行项目
转载
2019-11-01 11:03:00
801阅读
2评论
需求判断一个df中的各行各列是否包含某值，然后做出操作读取文件import pandas
原创
2023-06-07 09:46:28
111阅读
例子老规矩，先上一个代码：def add(s, x):
return s + x
def gen():
for i in range(4):
yield i
base = gen()
for n in [1, 10]:
base = (add(i, n) for i in base)
print list(base)这个东西输出可以脑补一下， 结果是[20,21,22,23], 而不是[10, 1
转载
2024-08-15 15:43:34
28阅读
迭代是一个通用术语，用于一个接一个地获取某物的每一项。Pandas DataFrame 由行和列组成
原创
2022-09-18 00:36:00
9347阅读
# Python遍历DataFrame并打印两列
在Python中，Pandas库提供了DataFrame数据结构，它类似于关系型数据库中的表格。我们可以通过Pandas库中的DataFrame对象对数据进行整理、分析和处理。有时候我们需要遍历DataFrame并打印其中的某几列数据，下面我们将介绍如何使用Python来实现这一操作。
## Pandas库简介
Pandas是一个强大的数据分
原创
2024-04-03 06:47:40
104阅读
使用 pandas 处理数据时，遍历和并行处理是比较常见的操作了本文总结了几种不同样式的操作和并行处理方法。1. 准备示例数据import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(40, 100, (5, 10)), columns=[f's{i}' for i in range(10)], inde
转载
2024-06-23 06:58:02
197阅读
