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

在for循环期间填充到dataframe中的数据,但在for循环之后不再存在

,可能是因为在每次循环中,数据被覆盖或者未正确添加到dataframe中。这种情况下,可以考虑以下几个方面的问题:

  1. 数据覆盖:在每次循环中,确保将新的数据添加到dataframe中,而不是覆盖原有的数据。可以使用dataframe的append()方法或者concat()方法来实现。
  2. 数据类型不匹配:在将数据添加到dataframe中时,确保数据的类型与dataframe的列类型匹配。如果数据类型不匹配,可能会导致数据无法正确添加到dataframe中。
  3. 循环范围问题:检查for循环的范围是否正确,确保循环中的数据被正确处理和添加到dataframe中。
  4. 数据未正确添加:在每次循环中,确保使用正确的方法将数据添加到dataframe中。可以使用dataframe的loc[]或者iloc[]方法来定位并添加数据。
  5. 数据未保存:在for循环结束后,确保将dataframe保存到文件或者内存中,以便后续使用。可以使用dataframe的to_csv()、to_excel()等方法将dataframe保存为文件,或者使用pickle库将dataframe保存为二进制文件。

总结起来,为了确保在for循环期间填充到dataframe中的数据在循环结束后仍然存在,需要注意数据的添加方式、数据类型匹配、循环范围、数据保存等方面的问题。在处理dataframe时,可以使用pandas库提供的丰富功能来实现这些操作。腾讯云提供的相关产品和服务可以参考腾讯云官方文档:https://cloud.tencent.com/document/product/236/47824

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

最近,又发现了Pandas中三个好用函数

导读 笔者早先学习Python以及数据分析相关知识时,对Pandas投入了很多精力,自认掌握还算扎实,期间也总结分享了很多Pandas相关技巧和心得(点击上方“Pandas”标签可以查看系列文章)。...因此,为了Pandas更好使用循环语句,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API,...不过细看之下,其中有一个细节不容忽视:即各行对应Seriesdtype均为object。Pandas,object往往是由于该行数据类型存在多种类型而向上兼容为object。...实际上,iterrows函数签名文档给出了相应解释: 函数签名文档示例,由于两列原始数据类型分别为int和float,所以经过iterrows遍历后,返回各行Series数据类型变为...Series可能无法保留原始数据结构类型;而itertuples则以namedtuple形式返回各行信息,行索引不再单独显示而是作为namedtuple一项,并可通过itertuples参数加以设置是否保留

1.9K10

pandas处理字符串方法汇总

Pandas字符串处理 字符串是一种常见数据类型,我们遇到文本、json数据等都是属于字符串范畴。Python内置了很多处理字符串方法,这些方法为我们处理和清洗数据提供了很大便利。...b] # 运行报错 Pandas字符串类型 Pandas存在两种字符串类型:ObjectDtype类型和StringDtype类型。...import pandas as pd Pandas改变Object数据类型 Object类型是我们pandas中常用字符串类型。...:所有字符串字母转成大写 str.find:查找字符串中指定子字符串第一次出现位置 str.rfind:查找字符串中指定子字符串最后一次出现位置 str.index:查找指定字符字符串第一次出现位置...(索引号) str.rindex:查找指定字符字符串中最后一次出现位置(索引号) str.capitalize:将字符串单词第一个字母变成大写,其余字母为小写 str.isalpha:检查字符串是否只由字母组成

27820

Pandas循环提速7万多倍!Python数据分析攻略

乾明 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 用Python和Pandas进行数据分析,很快就会用到循环但在这其中,就算是较小DataFrame,使用标准循环也比较耗时。...我们一起来看看~ 标准循环处理3年足球赛数据:20.7秒 DataFrame是具有行和列Pandas对象。如果使用循环,需要遍历整个对象。 Python不能利用任何内置函数,而且速度很慢。...Benedikt Droste提供示例,是一个包含65列和1140行Dataframe,包含了2016-2019赛季足球赛结果。...Pandas 内置函数: iterrows ()ー快321倍 第一个示例循环遍历了整个DataFrame。...他说,如果你使用Python、Pandas和Numpy进行数据分析,总会有改进代码空间。 在对上述五种方法进行比较之后,哪个更快一目了然: ?

1.9K30

来看看数据分析相对复杂去重问题

数据分析,有时候因为一些原因会有重复记录,因此需要去重。...如果重复那些行是每一列懂相同,删除多余行只保留相同行一行就可以了,这个Excel或pandas中都有很容易使用工具了,例如Excel中就是菜单栏选择数据->删除重复值,然后选择根据哪些列进行去重就好...去重前后效果示例 这个不能直接由drop_duplicates(),那就写代码自己实现吧,因为是根据uid去重,我思路是对uid进行循环,把uid相同聚在一起,if条件中选择保存行并把name整合起来...一个个比对是O(n^2),我目前思路时用除name之外列合并形成一个字符串型新列,拿这列做主键,用上面的代码片段。合并之后再删掉之前建新列保持数据格式。...,false是删除所有的重复值,例如上面例子df根据name去重且keepfalse的话,就只剩name等于d行了; inplace是指是否应用于原表,通常建议选择默认参数False,然后写newdf

2.4K20

这几个方法会颠覆你看法

我们知道pandas两个主要数据结构:dataframe和series,我们对数据一些操作都是基于这两个数据结构但在实际使用,我们可能很多时候会感觉运行一些数据结构操作会异常慢。...其次,它使用不透明对象范围(0,len(df))循环,然后应用apply_tariff()之后,它必须将结果附加到用于创建新DataFrame列表。...我们仍然使用某种形式Python for循环,这意味着每个函数调用都是Python完成,理想情况是它可以用Pandas内部架构内置更快语言完成。...这与我们上面的循环操作相比如何?首先,你可能会注意到不再需要apply_tariff(),因为所有条件逻辑都应用于行选择。因此,你必须编写代码行和调用Python代码会大大减少。...Pandas HDFStore 类允许你将DataFrame存储HDF5文件,以便可以有效地访问它,同时仍保留列类型和其他元数据

3.4K10

这几个方法颠覆你对Pandas缓慢观念!

我们知道pandas两个主要数据结构:dataframe和series,我们对数据一些操作都是基于这两个数据结构但在实际使用,我们可能很多时候会感觉运行一些数据结构操作会异常慢。...其次,它使用不透明对象范围(0,len(df))循环,然后应用apply_tariff()之后,它必须将结果附加到用于创建新DataFrame列表。...我们仍然使用某种形式Python for循环,这意味着每个函数调用都是Python完成,理想情况是它可以用Pandas内部架构内置更快语言完成。...这与我们上面的循环操作相比如何?首先,你可能会注意到不再需要apply_tariff(),因为所有条件逻辑都应用于行选择。因此,你必须编写代码行和调用Python代码会大大减少。...Pandas HDFStore 类允许你将DataFrame存储HDF5文件,以便可以有效地访问它,同时仍保留列类型和其他元数据

2.9K20

批处理for循环_批处理for循环跳出循环

FOR命令会在每次循环中,把in (集)读取到值赋于这个变量,以便其后命令引用。 集:由系列文件、字符串或由命令产生内容形成集合(当然可用通配符 * ?...命令:可以是任何合格DOS命令或外部可被DOS调用程序,且可采用括号把多条命令括起来,一次循环中执行。...例1: 命令行输入(不是批处理,之后不再解释) for /d %a in (c:\*.*) do echo %a 运行会把C盘根目录下全部目录分次显示出来,而不显示文件名 看起来有点乱,如果把命令提示回显关闭就清晰了...之后那个路径,指包含它之下整个目录树(相当于DOS命令tree里范围)所有目录,如果仅为一个英文句点 ....附:常见批处理for命令需要一个命令或者叫环境设置: for命令实际上是会作循环,如果在每轮命令改变某环境变量值,默认状态,一条for命令用%环境变量%只取一次值,那么下轮循环中再用时还是改变前

3.6K10

Spring 循环依赖,源码详细分析 → 真的非要三级缓存吗

半成品 circle     然后将 半成品 circle 放到了二级缓存,并将其返回,然后填充到了 loop 对象     此时 loop 对象就是一个成品对象了;接着将 loop 对象返回,填充到...将 成品 circle 放到了一级缓存,二级缓存 circle 没有用到就直接 remove 了,最后各级缓存数据相信大家都清楚了,就不展示了     我们回顾下这种情况下各级缓存存在感,一级缓存存在感十足... initializeBean 方法完成了 半成品 loop 初始化,并在最后创建了 loop 成品 代理对象 loop 代理对象创建完成之后会将其放入到第一级缓存(移除第三级缓存 loop...因为 circle 代理对象已经生成过了(第二级缓存),所以不用再生成代理对象了;将第二级缓存 circle 代理对象移到第一级缓存,并返回该代理对象     此时各级缓存数据情况如下(...AOP 代理对象生成是成品对象创建完成之后创建,这也是 Spring 设计原则,代理对象尽量推迟创建     循环依赖 + AOP 这种情况, circle 代理对象生成提前了,因为必须要保证其

43510

Python技巧教学之基金分析

爬虫抓取URL(只抓取混合基金) URL参数释义: sd 和 ed 是起始和结束日期,分别对应要考察期间 pi 对应是页数,pn 对应是每页记录数 返回值如下: Tips:以上内容实际只需要...那么排名四分之一就是25%*5053=1263支基金。(返回数据已经按照从高到低进行了排序,抽取前n支基金即可。) 使用Python代码处理上述信息 这样就把数据抽出了。当然,只是部分。...需要循环数据补充完整。dataframe数据是这样。 2. 获取网上基金基本信息和夏普比率,筛选出夏普比率高基金。 通过四四三三法则挑选出排名靠前基金共有171个。需要继续进行筛选。...数据(部分信息截图) 查看打印 dataframe 数据 数据拼接 把上述两个dataframe拼接 把3年/2年/1年/6个月/3个月排名乘上权重(0.3/0.25/0.2/0.15/0.1)...取前50条数据。 取排名前20 导出为csv格式文件(类似Excel文件) 经过以上步骤就成功挑选除了最好排名前20基金名单,再此祝各位不再被噶韭菜,基金一路红红红~! end

1.2K10

用Python帮老哥选出好基金,稳赚一笔,老哥专门提着茅台登门拜访

这几天他特意到我家来感谢,还特意提了2瓶酒,因为我给他筛选基金名单,他选中后买基金已经赚了,抽出了本金还剩一些还放在里面养着。...那么排名四分之一就是25%*5053=1263支基金。(返回数据已经按照从高到低进行了排序,抽取前n支基金即可。) 使用Python代码处理上述信息 这样就把数据抽出了。当然,只是部分。...需要循环数据补充完整。dataframe数据是这样。 2. 获取网上基金基本信息和夏普比率,筛选出夏普比率高基金。 通过四四三三法则挑选出排名靠前基金共有171个。...数据(部分信息截图) 查看打印 dataframe 数据 数据拼接 把上述两个dataframe拼接 把3年/2年/1年/6个月/3个月排名乘上权重(0.3/0.25/0.2/0.15/0.1...取前50条数据。 取排名前20 导出为csv格式文件(类似Excel文件) 经过以上步骤就成功挑选出了最好排名前20基金名单,再此祝各位不再被噶韭菜,基金一路红红红~!

48230

面了一圈,一个 offer 也没收到...

底层,我们可以定义为 bottom,顶层是按照从右到左顺序进行打印 2、左列,我们可以定义为 left,左列是按照从下到上顺序进行打印 在打印过程,矩阵可打印区间不断发生变化: 每当把从左到右把一行打印完毕之后...,即 bottom 位置向上挪了一层 每当把从下到上把一列打印完毕之后,整个矩阵就在左部少了一列,即 left 位置向右挪了一列 每当 top、right、bottom、left 发生挪动之后,需要判断它们挪动之后区间是否还存在...1、如果还存在,那么就继续按照 top、right、bottom、left 顺序进行打印 2、如果不存在了,那么说明矩阵所有元素打印完毕 顺着这个思路,五分钟写完代码: // 登录 AlgoMooc...int index = 0; // 使用一个 while 循环进行打印,只要打印区间中还有值就一直打印 // 直到出现边界越界,即打印区间不存在元素了,跳出循环...// index 元素填充完毕之后,开始填充下一个元素 index++; } // 经过上面这个循环之后,此时,顶部这一层所有元素已经打印完毕

43250

玩转Pandas,让数据处理更easy系列3

01 回顾 前面介绍了Pandas最重要两个类:Series和DataFrame,讲述了这两种数据结构常用属性和操作,比如values,index, columns,索引,Series增删改查,DataFrame...增删改查,Series实例填充到Pandas,请参考: 玩转Pandas,让数据处理更easy系列1 玩转Pandas,让数据处理更easy系列2 02 读入DataFrame实例 读入方式有很多种...,可以是网络 html 爬虫到数据,可以从excel, csv文件读入,可以是Json数据,可以从sql库读入,pandas提供了很方便读入这些文件API,以读入excel,csv文件为例:...如果列表元素元素可以按照某种算法推算出来,那是否可以循环过程,推算出我们需要一定数量元素呢?这样地话,我们就可以灵活地创建需要数量list,从而节省大量空间。...Python,这种一边循环一边计算机制,称为生成器:generator。

1.4K10

我曾经极端愤怒情况下做不出简单题!

底层,我们可以定义为 bottom,顶层是按照从右到左顺序进行打印 2、左列,我们可以定义为 left,左列是按照从下到上顺序进行打印 在打印过程,矩阵可打印区间不断发生变化: 每当把从左到右把一行打印完毕之后...,即 bottom 位置向上挪了一层 每当把从下到上把一列打印完毕之后,整个矩阵就在左部少了一列,即 left 位置向右挪了一列 每当 top、right、bottom、left 发生挪动之后,需要判断它们挪动之后区间是否还存在...1、如果还存在,那么就继续按照 top、right、bottom、left 顺序进行打印 2、如果不存在了,那么说明矩阵所有元素打印完毕 顺着这个思路,五分钟写完代码: // 登录 AlgoMooc...int index = 0; // 使用一个 while 循环进行打印,只要打印区间中还有值就一直打印 // 直到出现边界越界,即打印区间不存在元素了,跳出循环...// index 元素填充完毕之后,开始填充下一个元素 index++; } // 经过上面这个循环之后,此时,顶部这一层所有元素已经打印完毕

56720

为什么拼多多笔试题这么难?

int index = 0; // 使用一个 while 循环进行打印,只要打印区间中还有值就一直打印 // 直到出现边界越界,即打印区间不存在元素了,跳出循环...// index 元素填充完毕之后,开始填充下一个元素 index++; } // 经过上面这个循环之后,此时,顶部这一层所有元素已经打印完毕...// index 元素填充完毕之后,开始填充下一个元素 index++; } // 经过上面这个循环之后,此时,右部这一列所有元素已经打印完毕...// index 元素填充完毕之后,开始填充下一个元素 index++; } // 经过上面这个循环之后,此时,底部这一层所有元素已经打印完毕...// index 元素填充完毕之后,开始填充下一个元素 index++; } // 经过上面这个循环之后,此时,左部这一列所有元素已经打印完毕

16100

汇编语言—移位指令

移位指令是一组经常使用指令,包括:算数移位、逻辑移位、双精度移位、循环移位、带进位循环移位; 移位指令都有一个指定需要移动二进制位数操作数,该操作数可以是立即数,也可以是CL值;8086...CL或imm指定位数;移位后,空出低位部分全部用0填充;移出高位存放在CF;如果只向左移动1位,那么,空出最低位0,移出最高位存放在CF;如果向左移动N位,那么,空出N个低位全部用0填充...CF纳入了循环; 带进位循环左移指令RCL:把操作数低位部分向高位方向循环移动CL/imm指定位数,每向左移动一位,RCL指令都会先把CF原有值填充到空出最低位上,再把移出最高位存放到...CF;这样循环左移N位之后,CF中保存仍然是最后一次移出那一位内容;RCL效果如下图所示: 带进位循环右移指令RCR:把操作数高位部分想低位方向循环移动CL/imm指定位数,每向右移动一位...,RCL指令都会先把CF原有值填充到空出最高位上,再把移出最低位存放到CF;这样循环右移N位之后,CF中保存仍然是最后一次移出那一位内容;RCR效果如下图所示: 移位指令,溢出标志位

1K10

Vue模板语法

数据充到HTML标签 3.1.2前端渲染方式 原生js拼接字符串 使用前端模板引擎 使用vue特有的模板语法 3.1.3原生js拼接字符串 基本上就是将数据以字符串方式拼接到...-- 2、 让带有插值 语法 添加 v-cloak 属性 数据渲染完场之后,v-cloak 属性会被自动去除, v-cloak一旦移除也就是没有这个属性了...-- 注意:指令不要写插值语法 直接写对应变量名称 v-text 赋值时候不要在写 插值语法 一般属性不加 {{}} 直接写...) 什么是数据绑定 ① 数据绑定:将数据充到标签 v-once 只编译一次 ① 显示内容之后不再具有响应式功能 3.3 双向数据绑定指令 3.3.1 什么是双向数据绑定?...v-if是动态向DOM树内添加或者删除DOM元素 v-if切换有一个局部编译/卸载过程,切换过程合适地销毁和重建内部事件监听和子组件 循环结构 v-for 用于循环数组里面的值可以是对象

1.9K30

干货 | Python爬虫实战:两点间真实行车时间与路况分析(上)

因为本次爬取数据过程,我们用和python相关知识并不是很复杂,不需要给大家介绍别的东西,大家完全可以具体过程中就可以学会本次爬取需要东西。...完成了这个步骤之后,我们就可以开发文档里选择坐标选取器。获取我们目标点坐标。 ? 进入之后搜索相应地点就可以知道其坐标。这里将我找到我坐标放在下面。 ?...在这里我们可以发现,python存储数据也是从index为0开始。现在我们已经完成了所有地点和坐标的存储,下面就是循环进行内容获取和存储过程了。...在这里我们数据最后一个下标是27,那么就意味着我们需要循环次数为28,那么怎么进行这个循环呢?Python给出了一个非常简单方式,如下。...for i in range(28): 这个位置意思是,依次生成0-27整数,然后赋给i,这样i每次循环中对应值都是相应次数,基于这个,我们就可以知道后面的循环函数怎么写了。

1.2K10

数据结构与算法(十六)——静态查找&动态查找

然后从数组最后一个位置开始循环遍历,遍历之前需要新建一个变量来记录当前循环遍历到位置下标index,循环继续条件是没有找到指定元素,每一次循环遍历体中都令index减1。...如果在查找之前就已经知道了表数据是有序,那么其实就不必非得比较到表另外一端时候才能确定查找失败,而是中间就可以判断出来(下面会做详细解释),进而减少线性表查找失败平均查找长度。...,而不再需要继续往前查找了,因为第i个元素之后关键字均大于key,所以表是不存在关键字key元素。...我数据结构与算法(六)——栈结构》简单介绍过斐波那契数列求解,这里只是简单介绍下斐波那契定义,具体求解不再赘述: 简而言之,斐波那契数列特点就是:从第三项开始,每一项都等于它前面两项之和。...4,如果待删除节点左右子节点均存在,那么此时,我们这里不采取直接删除待删除节点方式,而是选取一个合适节点来填充到待删除节点位置上,该合适节点就是序排列下待删除节点前驱结点 (1)查找待删除节点左子树最右侧那一个节点

1.6K20

规模类因子测试

03 总市值对数LNMC 总市值作为因子问题在于,A股全体股票市值存在严重拖尾,取对数可以使因子值更接近正态分布。...市值会随价格波动不断波动,包含市场估值和情绪影响,但TC反映在财报,是对公司真实财务状况计量结果,不包含市场估值情绪影响,并且财报公布之前,值是不变化,相对稳定。...08 NLSIZE NLSIZE非线性规模因子,是Barra CNE5一个因子,原文定义如下 ? 简单来说,就是MC取对数后三次方,然后用市值正交化之后再标准化。 ?...NLSIZE测试效果较好,并且与其他因子相关性不高。 09 测试框架说明 因子测试框架基于数据库搭建。...(self,stockcode,datein,dateout): """ 计算给定日期期间内所有股票涨幅,返回dataframe """

2.5K50
领券