如何在迭代数据帧时引用行和列
如何在迭代数据帧时引用行和列
提问于 2019-05-13 01:16:35
我正在使用df.iterrows或df.itertuples遍历大型数据帧。我正在遵循以下链接中询问的示例：
这是a link
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=list('ABCD'))
print df
A B C D
0 0.351741 0.186022 0.238705 0.081457
1 0.950817 0.665594 0.671151 0.730102
2 0.727996 0.442725 0.658816 0.003515
3 0.155604 0.567044 0.943466 0.666576
4 0.056922 0.751562 0.135624 0.597252
5 0.577770 0.995546 0.984923 0.123392
6 0.121061 0.490894 0.134702 0.358296
7 0.895856 0.617628 0.722529 0.794110
8 0.611006 0.328815 0.395859 0.507364
9 0.616169 0.527488 0.186614 0.278792从上面的dataframe中，我尝试引用特定的列和行(例如前一行)，但是我得到了错误。例如：
for row in df.iterrows():
if row.loc[1,'A'] > 0.95:
temp_val = row.loc[0,'A']
else:
temp_val = row.loc[0,'B']谢谢!
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-05-13 01:22:33
您可以使用np.where和DataFrame.shift更有效地完成此操作
import numpy as np
np.where(df['A'].gt(0.95), df['A'].shift(), df['B'].shift())代码的问题是df.iterrows()返回一个tuple，其中第一个元素是索引，第二个是Series，所以不能直接对其进行索引。这是一种你可以做到的方法：
df['result'] = np.nan
for ix, row in df.loc[1:,:].iterrows():
if row.loc['A'] > 0.95:
df.loc[ix, 'result'] = df.loc[ix-1,'A']
else:
df.loc[ix, 'result'] = df.loc[ix-1,'B']页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56101623
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