在Python Pandas中防止行迭代
在Python Pandas中，可以通过使用向量化操作来避免行迭代，以提高代码的效率和性能。行迭代是指对DataFrame中的每一行进行循环遍历操作，这种操作方式通常比较慢，特别是当数据量较大时。
为了避免行迭代，可以使用Pandas提供的各种函数和方法来实现向量化操作，例如使用apply()函数、使用矢量化的NumPy函数、使用Pandas的内置函数等。下面是一些常用的方法：
- 使用apply()函数：apply()函数可以对DataFrame的每一行或每一列应用一个自定义的函数。通过将函数应用于整个列或整个DataFrame，可以避免行迭代。例如，可以使用apply()函数对每一行进行计算，而不是使用循环遍历每一行。
- 使用矢量化的NumPy函数：Pandas建立在NumPy之上，因此可以使用NumPy提供的矢量化函数来处理数据。这些函数可以对整个数组或矩阵进行操作，而不需要进行循环迭代。例如，可以使用NumPy的sum()函数对整个列进行求和，而不需要使用循环遍历每一行。
- 使用Pandas的内置函数：Pandas提供了许多内置函数，可以对DataFrame进行各种操作，而不需要进行行迭代。例如，可以使用mean()函数计算每一列的平均值，使用sum()函数计算每一列的总和，使用max()函数找到每一列的最大值等。
通过使用这些方法，可以避免行迭代，提高代码的效率和性能。同时，这些方法也使得代码更加简洁和易于理解。
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p
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print(df)
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0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9 我希望生成一个新的pandas.Series，以便从DataFrame的随机列中逐行选择该序列的值。因此，可能的输出是序列： 0 7
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如果我有一个功能
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问题: DASK数据帧
loc[concrete_row, concrete_column]
返回多行的pandas数据帧，每行都有相同的索引：
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0 [1,2]
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0 [1,2,3]
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'B': np.arange(5),
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ddf = dd.from_pandas
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迭代Numpy矩阵行以应用每个函数？
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AF UK US
2014-07-01 0.998042 0.595720 0.524698
2014-07-02 0.380649 0.838436 0.355149
2014-07-03 0.306240 0.274755 0.964524
2014-07-04 0.396721 0.836027 0.225848
2014-07-05 0.
浏览 0提问于2014-09-03得票数 7
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if row['col'] > 1.5:
doSomething
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浏览 0提问于2014-10-08得票数 7
1回答
如何移动为循环离开和去纯粹的潘达？
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panda_dataframe = pd.read_sql(sql=sql, con=mysql_cnx, index_col='UUID')
logging.debug('__setupProducts() - after mysql query : run time {time}'.format(time=datetime.datetime.now() - start_time))
loggin
浏览 0提问于2018-03-15得票数 1
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