::: 重置索引，并与其它对象对齐 提取一个对象，并用另一个具有相同标签的对象 reindex 该对象的轴。这种操作的语法虽然简单，但未免有些啰嗦。...去掉轴上的标签 drop() 函数与 reindex 经常配合使用，该函数用于删除轴上的一组标签： In [231]: df Out[231]: one two three...，该函数在处理标签时，必须返回一个值，而且生成的必须是一组唯一值。...大部分情况下，没必要对行执行迭代操作，建议用以下几种替代方式： 矢量化：很多操作可以用内置方法或 Numpy 函数，布尔索引…… 调用的函数不能在完整的 DataFrame / Series 上运行时，...请参阅函数应用文档。 如果必须对值进行迭代，请务必注意代码的性能，建议在 cython 或 numba 环境下实现内循环。参阅增强性能一节，查看这种操作方法的示例。
我们可以将其强制转化为一个列表，并进而得到如下结果： 那么，DataFrame的items方法与这里要讲的iteritems方法有什么关系呢？...在我初次看到这两个API时，直觉想法就是items显式的以列表形式返回各个item信息，而iteritems则以迭代器的形式返回各个item信息。...但后来发现，实际上items()的返回值也是一个迭代器。进一步的，查看函数签名文档，发现二者其实就是一致的，甚至连iteritems文档中的example都用的items。...iteritems的同名函数，二者在功能上目前已无差别 02 iterrows 在前面介绍了iteritems的基础上，这里介绍iterrows就更加简单了。...实际上，在iterrows的函数签名文档中给出了相应的解释： 函数签名文档中的示例，由于两列的原始数据类型分别为int和float，所以经过iterrows遍历后，返回的各行Series中数据类型变为
然而，当我们在Python中对大范围的值进行循环时，生成器往往要快得多。 Pandas的 .iterrows() 函数在内部实现了一个生成器函数，该函数将在每次迭代中生成一行Dataframe。...生成器（Generators） 生成器函数允许你声明一个行为类似迭代器的函数，也就是说，它可以在for循环中使用。这大大简化了代码，并且比简单的for循环更节省内存。...下面我们修改了代码，使用.iterrows()代替常规的for循环。在我上一节测试所用的同一台机器上，平均运行时间为0.005892秒，速度提高了2.28倍！ ?...使用.apply() iterrows()函数极大地提高了速度，但我们还远远没有完成。请始终记住，当使用为向量操作设计的库时，可能有一种方法可以在完全没有for循环的情况下最高效地完成任务。...最后 前面我们提到过，如果你正在使用一个为向量化操作设计的库，你应该总是在没有for循环的情况下寻找一种方法来进行任何计算。
但这并不能给我需要的答案，里面提到： for date, row in df.T.iteritems(): 要么 for row in df.iterrows(): 但是我不明白row对象是什么，以及我如何使用它...最佳解决方案 要以 Pandas 的方式迭代遍历DataFrame的行，可以使用： DataFrame.iterrows()for index, row in df.iterrows(): print...()快 但请注意，根据文档(目前 Pandas 0.19.1)： iterrows：数据的dtype可能不是按行匹配的，因为iterrows返回一个系列的每一行，它不会保留行的dtypes(dtypes...跨DataFrames列保留)*iterrows：不要修改行你不应该修改你正在迭代的东西。...这不能保证在所有情况下都能正常工作。根据数据类型的不同，迭代器返回一个副本而不是一个视图，写入它将不起作用。
但这并不能给我需要的答案，里面提到： for date, row in df.T.iteritems(): 要么 for row in df.iterrows(): 但是我不明白row对象是什么，以及我如何使用它...最佳解决方案 要以 Pandas 的方式迭代遍历DataFrame的行，可以使用： DataFrame.iterrows() for index, row in df.iterrows():...()快 但请注意，根据文档(目前 Pandas 0.19.1)： iterrows：数据的dtype可能不是按行匹配的，因为iterrows返回一个系列的每一行，它不会保留行的dtypes(dtypes...跨DataFrames列保留)* iterrows：不要修改行 你不应该修改你正在迭代的东西。...这不能保证在所有情况下都能正常工作。根据数据类型的不同，迭代器返回一个副本而不是一个视图，写入它将不起作用。
但实际上pandas和numpy都有一个 dtypes 的概念。...float64 dtype: object >>> type(df.iat[0, 0]) str object 类型像一个大的容器，不仅仅可以承载 str，也可以包含那些不能很好地融进一个数据类型的任何特征列...因此，按照我们正常的做法就是使用apply方法写一个函数，函数里面写好时间条件的逻辑代码。...实际上可以通过pandas引入itertuples和iterrows方法可以使效率更快。这些都是一次产生一行的生成器方法，类似scrapy中使用的yield用法。...在这种情况下，所花费的时间大约是.iterrows方法的一半。 但是，这还不是“非常快”。一个原因是.apply()将在内部尝试循环遍历Cython迭代器。
in的存在使得python在操作可迭代对象时变得简单得多，用于配合for使用逐个取可迭代对象的元素。...for语句参与的具体迭代的过程为：可迭代对象通过iter方法返回迭代器，迭代器具有next方法，for循环不断地调用next方法，每次按序返回迭代器中的一个值，直到迭代到最后，没有更多元素时抛出异常StopIteration...所谓生成器其实是一种特殊的迭代器，内部支持了迭代器协议。Python中提供生成器函数和生成器表达式两种方式实现生成器，每次请求返回一个结果，不需要一次性构建一个结果列表，节省了内存空间。...在Python 3中可使用range返回一个迭代器，用来一次一个值地遍历一个范围. # 生成器函数方式实现生成器 def gensquares(N): for i in range(N): yield...()遍历方式计算股票每个交易日收盘价与Ma20差值，此处iterrows是对dataframe格式数据行进行迭代的一个生成器，它返回每行的索引及包含行本身的对象，代码如下所示： #iterrows()遍历方式
1. pd.iterrows()函数 iterrows() 是在DataFrame中的行进行迭代的一个生成器，它返回每行的索引及一个包含行本身的对象。...所以，当我们在需要遍历行数据的时候，就可以使用 iterrows()方法实现了。...任何groupby操作都会涉及到下面的三个操作之一： Splitting：分割数据- Applying：应用一个函数- Combining:合并结果 在许多情况下，我们将数据分成几组，并在每个子集上应用一些功能...，得到的结果是一个以分组名为 index 的结果对象。...transform(func, args, *kwargs) 方法简化了这个过程，它会把 func 参数应用到所有分组，然后把结果放置到原数组的 index 上（如果结果是一个标量，就进行广播）： grouped
在Python中，我们可以使用map()函数对list对象中的每一个元素进行循环迭代操作，例如： In [1]: a = [i for i in range(10)] In [2]: a Out[2]...map() 函数生成的是一个map对象，需要使用list()函数对其强制转换为list对象才可以。...当时是有的，这篇笔记来汇总下自己了解的几种方法。 apply() 在Pandas中，无论是矩阵（DataFrame）或者是向量（Series）对象都是有apply()方法的。...，还可以.iteritems()、.iterrows()与.itertuples()方法进行行、列的迭代，以便进行更复杂的操作。....iteritems()列迭代每次取出的i是一个元组，在元组中，第[0]项是原来的列名称，第[1]列是由原来该列的元素构成的一个Series： In [20]: for i in df.iteritems
apply() 方法可以应用一个函数到 DataFrame 中的每一个元素，返回一个新的 DataFrame。...) map() 方法 map() 方法可以应用一个函数到 Series 中的每一个元素，返回一个新的 Series。...其中，iterrows方法返回一个迭代器，可以逐行遍历DataFrame，返回每一行数据的索引和值。...row是一个Series对象，表示该行数据。...它返回一个迭代器，其中每个元素都是一个元组，元组中包含列标签和对应列的 Pandas Series。
但是很多新手在使用过程中会发现pandas的dataframe的性能并不是很高，而且有时候占用大量内存，并且总喜欢将罪名归于Python身上(lll￢ω￢)，今天我这里给大家总结了在使用Pandas的一些技巧和代码优化方法...Ray 的默认模式是多进程，它可以从一台本地机器的多个核心扩展到一个机器集群上。在通信方面，Ray 使用共享内存，并且通过 Apache Arrow 实现零拷贝串行化，显著降低了进程之间的通信代价。...对于包含数值型数据（比如整型和浮点型）的数据块，pandas会合并这些列，并把它们存储为一个Numpy数组（ndarray）。Numpy数组是在C数组的基础上创建的，其值在内存中是连续存储的。...在object列中的每一个元素实际上都是存放内存中真实数据位置的指针。 category类型在底层使用整型数值来表示该列的值，而不是用原值。Pandas用一个字典来构建这些整型数据到原数据的映射关系。...总结 对于Pands的优化还有很多，这里主要介绍三种最常用的优化方法，一种是对于数据量极大的情况，可以使用Pandas on Ray 或者 Dask 优化，第二种是对于在运算的时候采用自定义的矢量迭代函数代替
保存到excel或csv文件中，最经常出现的一个问题： 某些中文字符出现乱码。解决措施，to_csv方法的参数：encoding 设置为'utf_8_sig'. 这种方法应该是比较简洁的解决办法。...分享一个面试题，记得当年我面试时，二面的面试官直接问题pd_data.iterrows()返回的对象是什么类型，不知道大家能说的上来吗。...我们大家都熟悉列表，那么创建一个列表有什么问题呢？内存数量总是有限的，列表容量肯定不能超过内存大小。...变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。...首先，去掉标签key这列， res = res.drop('key',axis=1) #去掉标签为key的列 先得到掩码，条件为如下，返回的结果为一个Series实例，数据的类型为bool. mask
，这里利用了iterrows：iterrows是Pandas库中DataFrame对象的一个方法。...它用于迭代DataFrame的每一行，并返回每一行的索引和数据。这个方法可以帮助我们在处理数据分析任务时逐行处理DataFrame的数据。...使用iterrows方法，你可以遍历DataFrame的每一行，并对每一行的数据进行操作或分析。...每次迭代时，iterrows方法会返回一个包含两个元素的元组，第一个元素是行的索引，第二个元素是包含该行数据的Series对象。...有很多方法可以计算欧氏距离，这里选择一种最简单的方法，使用geopy库的函数geodesic函数计算距离： 需要安装geopy安装 # 使用 geopy 计算距离 trips['TripDistance
创建 dataframe 其实有 N 种方法，没必要一一掌握，毕竟常用的不过两三种，我也不打算把所有的创建方式都说一遍，那样有炫技的嫌疑，按照自己的理解，我把这些创建方式统一分为两大类：按列的方式创建、...而用 iloc[]，对应的代码如下： df.iloc[0,3] = 100 print(df,'\n') iloc[] 是根据位置查询的，和行索引、列索引没有一点儿关系，这也是我为什么事先修改行索引的缘故...这里我纠正一下我上篇文章中的错误之处：series.values 或 series.unique() 返回的并不是列表，虽然打印结果像列表（因为对 __str__()函数进行了重载），但实际上却是 ndarray...series 上次漏说了一个重要的操作 apply()：对列上的数据作处理，它可以使用 lambda 表达式作为参数，也可以使用已定义函数的函数名称（不需要带上()）作为参数，比如我们让每个人的每门课成绩加减...新增删除行或列 新增/删除行或列方法不甚枚举，这里我抛砖引玉只说几种常用的。
Pandas是Python中最著名的数据分析工具。在处理数据集时，每个人都会使用到它。但是随着数据大小的增加，执行某些操作的某些方法会比其他方法花费更长的时间。...所以了解和使用更快的方法非常重要，特别是在大型数据集中，本文将介绍一些使用Pandas处理大数据时的技巧，希望对你有所帮助 数据生成 为了方便介绍，我们生成一些数据作为演示，faker是一个生成假数据的...在使用CSV进行的操作中，首先建议使用datatable库将pandas转换为datatable对象，并在该对象上执行读写操作这样可以得到更快的结果。...在大容量数据集上迭代需要很长时间。...向量化的操作是最快的。 向量化 向量化操作需要定义一个向量化函数，该函数接受嵌套的对象序列或numpy数组作为输入，并返回单个numpy数组或numpy数组的元组。
标准循环 Dataframe是Pandas对象，具有行和列。如果使用循环，你将遍历整个对象。Python不能利用任何内置函数，而且速度非常慢。...正如你看到的，这个循环非常慢，花了20.7秒。让我们看看如何才能更有效率。 iterrows()：快321倍 在第一个例子中，我们循环遍历了整个DataFrame。...但是，我们建议不要使用它，因为有更快的选择，而且iterrows()不能保留行之间的 dtype。...这意味着，如果你在dataframe dtypes上使用iterrows() ，它会被更改，这可能会导致很多问题。如果一定要保留dtypes，也可以使用itertuple()。...通过adding.values，我们得到一个Numpy数组： Numpy数组是如此之快，因为我们引用了局部性的好处： 访问局部性（locality of reference） 在计算机科学中，访问局部性
迭代 Pandas对象之间的底本迭代的行为取决于类型，当迭代一个Series时，它被视为数组，基本迭代产生值。DataFrame和Panel迭代对象的键。...DataFrame中的键： A x y C D 遍历DataFrame中的行，可以用以下函数： iteritems() - 迭代(key, value) 对 iterrows() - 将行迭代为（索引，...() 返回一个迭代器，产生每个索引值以及包含每行数列的Series： for row_index,row in df.iterrows(): print (row_index,row) 以下为显示结果...DataFrame中的每一行返回一个产生一个命名元组的迭代器，元组的第一个元素将是行的相应索引值，而剩余的值是行值。...，不会作用于原始对象的。
要迭代 DataFrame 的行，可以使用以下方法： iterrows()：将 DataFrame 的行作为（索引，Series）对进行迭代。...这比iterrows()快得多，并且在大多数情况下，最好使用它来迭代 DataFrame 的值。 警告 通过 pandas 对象进行迭代通常较慢。...在许多情况下，不需要手动遍历行，并且可以通过以下方法之一避免： 寻找矢量化解决方案：许多操作可以使用内置方法或 NumPy 函数（布尔）索引等来执行，… 当您有一个无法一次处理完整 DataFrame...iterrows()允许您将 DataFrame 的行作为 Series 对象进行迭代。...、列表或标量；不能直接用于诸如数据框之类的多维对象。
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