首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用iterrows()将文本填充到列中

使用iterrows()方法可以将文本填充到列中。iterrows()是pandas库中DataFrame对象的一个方法,用于遍历DataFrame的每一行,并返回每一行的索引和数据。下面是使用iterrows()方法将文本填充到列中的示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['文本', '列1', '列2'])

# 假设有一个包含文本的列表
texts = ['文本1', '文本2', '文本3']

# 使用iterrows()遍历DataFrame的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 将文本填充到'文本'列中
    df.at[index, '文本'] = texts[index]

# 打印填充后的DataFrame
print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
    文本  列1  列2
0  文本1 NaN NaN
1  文本2 NaN NaN
2  文本3 NaN NaN

在这个示例中,我们首先创建了一个空的DataFrame,并定义了三列:'文本'、'列1'和'列2'。然后,我们假设有一个包含三个文本的列表。接下来,我们使用iterrows()方法遍历DataFrame的每一行,并使用at[]方法将文本填充到'文本'列中。最后,我们打印填充后的DataFrame。

需要注意的是,iterrows()方法在处理大型数据集时可能会比较慢,因为它需要遍历每一行。如果需要处理大型数据集,可以考虑使用其他更高效的方法,如apply()或向量化操作。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

geotrellis使用(二十四)Geotrellis移植到CDH必须要的若干个坑

目录 前言 若干坑 总结 一、前言        近期干了一件事情,geotrellis程序移植到CDH(关于CDH,可以参考安装ClouderaManager以及使用ClouderaManager...二、若干坑 2.1 spark-submit部署模式        CDH的spark完全采用yarn的模式部署,即将任务调度等提交到yarn,完全由yarn来控制程序的运行。...反复实验了各种方式都没能解决问题,最终我解决权限问题的方式是hdfs的umask设置为0000,这样使得一个用户创建的文件以及文件夹可以被其他用户操作,通过这种方式解决了问题,最终顺利数据导入到Accumulo...三、总结        本文为大家介绍了我在geotrellis程序部署到CDH遇到的几个问题及解决方案,看似简单的几句话的事情,其实足足折腾了好几天。...而且每个人由于实际配置版本等不同,在部署的过程可能会遇到这些问题,也可能会遇到新的问题。总之,只要你能够自己折腾那么一番不管结果如何,一定会在过程中学到很多东西。

89750

Python Excel数据简单处理记录

Python Excel数据简单处理记录 正在备研的大三把不少东西忘的一干二净的我,花了两个小时对Python的pandas库进行复健最后实现老师那边提出的要求,这里是一些记录 要提取Excel文件的行...,可以使用pandas库对数据进行处理 直接通过pandas库获取数据 import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('XXXX.xls') #...index, row in df.iterrows(): # 处理每一行的数据 print(row['题目']) emmm…..直接提出出来的文件实际上是只有题目这一的内容脚本需要进一步更改...注意:如果整行数据,使用row.values输出整行数据,其中row.values是包含该行数据的NumPy数组 import pandas as pd import re # 读取Excel...}\n") for column_name, value in row_data.iteritems(): # 如果不为空,则输出列名和对应的值并写入文本文件

13110

Pandas 高性能优化小技巧

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...1.2apply方法 dataframe是一种数据,apply对特定的轴计算做了优化,在针对特定轴(行/)进行运算操作的时候,apply的效率甚至比iterrow更高. def loop_iterrows_test...在底层的设计,pandas按照数据类型分组形成数据块(blocks)。pandas使用ObjectBlock类来表示包含字符串列的数据块,用FloatBlock类来表示包含浮点型的数据块。...pandas的许多数据类型具有多个子类型,比如,float型就有float16、float32和float64子类型,分别使用了2、4、8个字节。...在object的每一个元素实际上都是存放内存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。

3K20

最近,又发现了Pandas中三个好用的函数

因此,为了在Pandas更好的使用循环语句,本文重点介绍以下三个函数: iteritems iterrows itertuples 当然,这三个函数都是面向DataFrame这种数据结构的API,...所以,对于一个DataFrame,我们可以方便的使用类似字典那样,根据一个列名作为key来获取对应的value值,例如在上述DataFrame: 当然,这是Pandas再基础不过的知识了,这里加以提及是为了引出...如果说iteritems是对各进行遍历并以迭代器返回键值对,那么iterrows则是对各行进行遍历,并逐行返回(行索引,行)的信息。...实际上,在iterrows的函数签名文档给出了相应的解释: 函数签名文档的示例,由于两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数据类型变为...对于具体功能而言: iteritems是面向的迭代设计,items函数的功能目前与其相同; iterrows和itertuples都是面向行的迭代设计,其中iterrows以元组对的形式返回,但返回的各行

1.9K10

【Excel新函数】动态数组系列

所谓数组,可以粗略地理解为一组数据,即行或的数据。上面这个例子,利用数组运算,我们先清空b3:d5区域,然后直接在B3单元格输入,只需一次公式,即可自动运算填充到整个区域。...WRAPCOLS - 根据每行指定的值数行或转换为二维数组。 WRAPROWS - 根据每指定的值数行或重新整形为二维数组。 TAKE - 从数组的开头或结尾提取指定数量的连续行或。...DROP - 从数组删除一定数量的行或。 EXPAND - 数组增长到指定的行数和数。 CHOOSECOLS - 从数组返回指定的。...如果使用数组运算,我们只需要在I3单元格输入一个公式,即可自动填充到J和K。注意,此时的数组是通过大括号来触发的。公式第三个参数,用大括号引用了3、4、5,即要查询第3、4、5的值。...=VLOOKUP(H2,$A:$E,{3,4,5},0) 三、隐式交集运算符@ 隐式交集逻辑多个值减少为单个值。上文两个例子,我们一个公式产生的结果,会自动填充到相邻的范围。

3K40

python df遍历的N种方式

遍历全部交易日的收盘价数值和Ma20数值,收盘价数值减去Ma20数值,并使用np.sign()取差值符号,当收盘价在Ma20上方时差值为正,收盘价在Ma20上下方时差值为负,由负转正对应为买点,由正转负对应为卖点...lambda函数的末尾包含axis参数,用来告知Pandas函数运用于行(axis = 1)或者(axis = 0)。...series的数值,无需使用索引等信息,因此可将series转换为array类型,节省操作过程的很多开销。...我们可使用values 方法链表从Pandas series转换为NumPy arrays,把NumPy array作为参数传递,对整个链表进行计算。...由于矢量化是同时作用于整个序列的,可以节省更多的时间,相比使用标量操作更好,NumPy使用预编译的C代码在底层进行优化,同时也避免了Pandas series操作过程的很多开销,例如索引、数据类型等等

2.9K40

71803倍!超强Pandas循环提速攻略

标准循环 Dataframe是Pandas对象,具有行和。如果使用循环,你遍历整个对象。Python不能利用任何内置函数,而且速度非常慢。...iterrows():快321倍 在第一个例子,我们循环遍历了整个DataFrame。...Iterrows()为每一行返回一个 Series,因此它以索引对的形式遍历DataFrame,以Series的形式遍历目标。...关键是要避免案例1那样的循环代码: 我们再次使用了开始时构建的函数。我们所要做的就是改变输入。我们直接Pandas Series传递给我们的功能,这使我们获得了巨大的速度提升。...代码运行了0.305毫秒,比开始时使用的标准循环快了 71803倍! 总结 我们比较了五种不同的方法,并根据一些计算一个新添加到我们的DataFrame

3.8K51

python中使用矢量化替换循环

使用 Pandas DataFrame 时,这种差异变得更加显著。 数学运算 在数据科学,在使用 Pandas DataFrame 时,开发人员使用循环通过数学运算创建新的派生。...## 循环遍历 import time start = time.time() # 使用 iterrows 遍历 DataFrame for idx, row in df.iterrows():...If-else 语句 我们实现了很多需要我们使用“If-else”类型逻辑的操作。我们可以轻松地这些逻辑替换为 python 的矢量化操作。...让我们看下面的例子来更好地理解它(我们将使用我们在用例 2 创建的 DataFrame): 想象一下,我们要根据现有“a”上的某些条件创建一个新“e” ## 使用循环 import time start...= time.time() # 使用 iterrows 遍历 DataFrame for idx, row in df.iterrows(): if row.a == 0 :

1.7K40

数据地图系列10|excel(VBA)数据地图透明度填充法

2、添加透明度变量 =($E$1-D4)/($E$1-$E$2)*90% 根据指标值的范围指标值转化为0%~90%的透明度指标。 ? 3、选择透明度填充的主色,作为填充色色调的主题色。 ?...选好的主色填充到指定单元格。...6、在开发工具插入一个按钮,并的制定宏代码(命名为色)。 ? 然后点击一下色按钮,看下神奇的效果吧~ ? ? ? ?...最后插入的矩形(作为地图图例)放在数据地图的合适位置,使用照相机快照功能将整个数据地图牌照引用。 保存的时候仍然要保存为xlsm格式的带宏文件。...只需要将你提前准备好的填充颜色主色复制进色单元格,然后单击色按钮,就可以实现不同色调的填充效果。

3.4K60

再见 for 循环!pandas 提速 315 倍!

其次,它使用不透明对象范围(0,len(df))循环,然后再应用apply_tariff()之后,它必须将结果附加到用于创建新DataFrame的列表。....iterrows为DataFrame的每一行产生(index,series)这样的元组。 在这个例子中使用.iterrows,我们看看这使用iterrows后效果如何。...下面代码,lambda函数数据传递给apply_tariff(): >>> @timeit(repeat=3, number=100) ... def apply_tariff_withapply...在下面代码,我们看到如何使用pandas的.isin()方法选择行,然后在矢量化操作实现新特征的添加。...在执行此操作之前,如果date_time设置为DataFrame的索引,会更方便: # date_time设置为DataFrame的索引 df.set_index('date_time', inplace

2.7K20

高逼格使用Pandas加速代码,向for循环说拜拜!

Pandas是为一次性处理整个行或的矢量化操作而设计的,循环遍历每个单元格、行或并不是它的设计用途。所以,在使用Pandas时,你应该考虑高度可并行化的矩阵运算。...本文教你如何使用Pandas设计使用的方式,并根据矩阵运算进行思考。...使用.iterrows() 我们可以做的最简单但非常有价值的加速是使用Pandas的内置 .iterrows() 函数。 在上一节编写for循环时,我们使用了 range() 函数。...Python的range()函数也做同样的事情,它在内存构建列表 代码的第(2)节演示了使用Python生成器对数字列表求和。生成器创建元素并仅在需要时将它们存储在内存。一次一个。...apply()函数接受另一个函数作为输入,并沿着DataFrame的轴(行、等)应用它。在传递函数的这种情况下,lambda通常可以方便地所有内容打包在一起。

5.4K21

pandas的iterrows函数和groupby函数

1. pd.iterrows()函数 iterrows() 是在DataFrame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。...在应用,我们可以执行以下操作: Aggregation :计算一些摘要统计- Transformation :执行一些特定组的操作- Filtration:根据某些条件下丢弃数据 下面我们一一来看一看..."""agg方法实现聚合, 相比于apply,可以同时传入多个统计函数""" # 针对同一使用不同的统计方法 grouped = df.groupby('Year', as_index=False...-- -->'mean':np.mean, 'std':np.std, 'max':np.max})) # 针对不同的使用不同的统计方法 print(grouped.agg({<!

2.9K20
领券