读取数据并将其设置为带有Pandas的DataFrame的索引
读取数据并将其设置为带有Pandas的DataFrame的索引
提问于 2016-07-22 00:50:50
我想遍历DataFrame的各行，并为新的DataFrame赋值。我像这样间接地完成了这项任务：
#first I read the data from df1 and assign it to df2 if something happens
counter = 0 #line1
for index,row in df1.iterrows(): #line2
value = row['df1_col'] #line3
value2 = row['df1_col2'] #line4
#try unzipping a file (pseudo code)
df2.loc[counter,'df2_col'] = value #line5
counter += 1 #line6
#except
print("Error, could not unzip {}") #line7
#then I set the desired index for df2
df2 = df2.set_index(['df2_col']) #line7有没有办法直接在line5中将这些值赋给df2的索引？对不起，我原来的问题不清楚。我正在根据发生的事情创建一个索引。
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2016-07-22 01:19:58
有很多方法可以做到这一点。根据您的代码，您所做的一切只是创建了一个带有来自df1.df1_col的值的索引的空df2数据帧。您可以直接这样做：
df2 = pd.DataFrame([], df1.df1_col)
# ^ ^
# | |
# specifies no data, yet |
# defines the index如果您担心必须过滤df1，那么您可以这样做：
# cond is some boolean mask representing a condition to filter on.
# I'll make one up for you.
cond = df1.df1_col > 10
df2 = pd.DataFrame([], df1.loc[cond, 'df1_col'])Stack Overflow用户
发布于 2016-07-22 00:58:07
不需要迭代，你可以这样做：
df2.index = df1['df1_col']如果您确实想要迭代，请将其保存到列表并设置索引。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/38510059
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