开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

尝试循环遍历DataFrame中的列并剥离美元符号

循环遍历DataFrame中的列并剥离美元符号可以通过以下步骤实现：

导入所需的库：

import pandas as pd

创建一个示例DataFrame：

data = {'col1': ['$100', '$200', '$300'],
        'col2': ['$400', '$500', '$600']}
df = pd.DataFrame(data)

定义一个函数，用于剥离美元符号：

def remove_dollar_sign(value):
    return value.replace('$', '')

使用循环遍历DataFrame的列，并应用剥离美元符号的函数：

for column in df.columns:
    df[column] = df[column].apply(remove_dollar_sign)

打印处理后的DataFrame：

print(df)

输出结果：

  col1 col2
0  100  400
1  200  500
2  300  600

以上代码演示了如何循环遍历DataFrame中的列，并剥离美元符号。在这个例子中，我们创建了一个包含两列的DataFrame，每列都包含以美元符号开头的字符串。然后，我们定义了一个函数来剥离美元符号，并使用循环遍历每列，并应用该函数来修改每个元素的值。最后，我们打印处理后的DataFrame，其中美元符号已被剥离。

相关搜索:pandas剥离以符号+-开头的列中的所有字符串 Python Dataframe :如何剥离列中列表中的所有值 R中的For循环用于dataframe列 VBA中的时间循环-循环遍历列如何从pandas dataframe中的列中剥离文本循环访问dataframe中的特定列循环遍历dataframe中的特定列并输出到R中的不同列循环遍历Julia中的列循环遍历Pandas中的列循环遍历R中的DataFrame

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Python+Pandas逐行处理DataFrame中的某列数据（无循环）

问题描述：创建一个包含10行6列随机数的DataFrame，行标签从大写字母A开始，列标签从小写字母u开始。...然后从上向下遍历，如果某行u列的值比上一行u列的值大，就把该行x列的值改为上一行x列的值加1，否则保持原来的值不变。参考代码：运行结果：

3493 0

我的Pandas学习经历及动手实践

（2.1）删除 DataFrame 中的不必要的列或行 Pandas 提供了一个便捷的方法 drop() 函数来删除我们不想要的列或行 df2 = df2.drop(columns=['Chinese'...同样可以使用 strip 函数，比如 Chinese 字段里有美元符号，我们想把这个删掉，可以这么写： df2['Chinese']=df2['Chinese'].str.strip('$') （2.5...df3 = pd.merge(df1, df2, how='right') 5. outer外连接外连接相当于求两个 DataFrame 的并集。...df3 = pd.merge(df1, df2, how='outer') 2.5 DataFram的行级遍历尽管 Pandas 已经尽可能向量化，让使用者尽可能避免 for 循环，但是有时不得已...，还得要遍历 DataFrame。

1.7K1 0

Pandas快速上手！

（2.1）删除 DataFrame 中的不必要的列或行 Pandas 提供了一个便捷的方法 drop() 函数来删除我们不想要的列或行 df2 = df2.drop(columns=['Chinese'...同样可以使用 strip 函数，比如 Chinese 字段里有美元符号，我们想把这个删掉，可以这么写： df2['Chinese']=df2['Chinese'].str.strip('$') （2.5...df3 = pd.merge(df1, df2, how='right') 5. outer外连接外连接相当于求两个 DataFrame 的并集。...df3 = pd.merge(df1, df2, how='outer') 2.5 DataFram的行级遍历尽管 Pandas 已经尽可能向量化，让使用者尽可能避免 for 循环，但是有时不得已...，还得要遍历 DataFrame。

1.3K5 0

最全攻略：数据分析师必备Python编程基础知识

；循环结构用于处理可以迭代的对象，这种结构通过循环可迭代的对象，然后对每一个对象执行程序并产生结果。...循环结构这里介绍Python中的for循环结构和while循环结构，循环语句用于遍历枚举一个可迭代对象的所有取值或其元素，每一个被遍历到的取值或元素执行指定的程序并输出。...4.1 For循环下面是一个for循环的例子， i用于指代一个可迭代对象中a中的一个元素，for循环写好条件后以冒号结束，并换行缩进，第二行是针对每次循环执行的语句，这里是打印列表a中的每一个元素。...DataFrame即是我们常见的二维数据表，包含多个变量（列）和样本（行），通常称为数据框；Series是一个一维结构的序列，会包含指定的索引信息，可以视作是DataFrame中的一列或一行，操作方法与...▲图3-2 jupyter notebook中的DataFrame展现打印出来的DataFrame包含了索引（index，第一列），列名（column，第一行）及数据内容（values，除第一行和第一列之外的部分

4.5K2 1

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列的矢量化操作而设计的，循环遍历每个单元格、行或列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。...现在让我们建立一个标准线，用Python for循环来测量我们的速度。我们将通过循环遍历每一行来设置要在数据集上执行的计算，然后测量整个操作的速度。...Python中的range()函数也做同样的事情，它在内存中构建列表代码的第(2)节演示了使用Python生成器对数字列表求和。生成器将创建元素并仅在需要时将它们存储在内存中。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、列等）应用它。在传递函数的这种情况下，lambda通常可以方便地将所有内容打包在一起。...apply()之所以快得多，是因为它在内部尝试遍历Cython迭代器。如果你的函数针对Cython进行了优化，.apply()将使你的速度更快。

5.3K2 1

数据分析从零开始实战 | 基础篇(四)

如果你有以“https”开头的URL，你可以尝试删除“s”再传入参数。...(columnsToFix): ''' 将列名中的空白字符转变成下划线 ''' tempColumnNames = [] # 保存处理后的列名 # 循环处理所有列...-符号，仔细一想，其实这个是可以通用的，比如处理某行数据里为空的，处理某个列表里为空的数据等，复用性很强。...在重新索引系列中填充空白值的方法。...我的理解其实很简单，就是按列搜索空值，然后limit的值表示最大的连续填充空值个数。比如：limit=2,表示一列中从上到下搜索，只替换前两个空值，后面都不替换。

1.3K2 0

解决AttributeError: DataFrame object has no attribute tolist

这个错误通常出现在我们尝试将DataFrame对象转换为列表（list）时。...codeimport pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})lst = df.tolist()在这个例子中，我们尝试将...最后，我们使用一个循环遍历列表lst，并打印每个学生的信息。...在Pandas中，DataFrame是一个二维数据结构，可以类比为电子表格或数据库中的表格数据。它由一列或多列不同数据类型的数据组成，并且具有索引和列标签。 ...code[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]在这个例子中，我们创建了一个简单的DataFrame对象df，包含了3列数据。

7463 0

超强Pandas循环提速攻略

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。...我们创建了一个包含65列和1140行的Dataframe。它包含了2016-2019赛季的足球比赛结果。我们希望创建一个新列，用于标注某个特定球队是否打了平局。...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。...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的形式遍历目标列。...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，并根据一些计算将一个新列添加到我们的DataFrame中。

3.8K5 1

最近，又发现了Pandas中三个好用的函数

如果说iteritems是对各列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...示例DataFrame的各列信息那么，如果想要保留DataFrame中各列的原始数据类型时，该如何处理呢？这就需要下面的itertuples。...以此为基础，为了弥补iterrows中可能无法保留各行Series原始数据类型的问题，itertuples以namedtuple的形式返回各行，并也以迭代器的形式返回，以便于高效遍历。...04 小结以上就是本文分享的Pandas中三个好用的函数，其使用方法大体相同，并均以迭代器的形式返回遍历结果，这对数据量较大时是尤为友好和内存高效的设计。

1.9K1 0

Pandas常用的遍历方法

for 循环遍历每一行/列使用 for 循环可以遍历 DataFrame 中的每一行或每一列。需要使用 iterrows() 方法遍历每一行，或者使用 iteritems() 方法遍历每一列。...中的每一个元素，返回一个新的 DataFrame。...我们可以通过row[“列名”]或row.列名的方式来获取指定列的值。 iteritems()方法 iteritems()方法以 (列标签，列) 的形式遍历 DataFrame 的列。...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。...Pandas DataFrame，应该尽量避免使用循环遍历，而是使用 Pandas 内置的方法，如 apply() 和 applymap() 等。

7435 0

Pandas循环提速7万多倍！Python数据分析攻略

我们一起来看看~ 标准循环处理3年足球赛数据：20.7秒 DataFrame是具有行和列的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。...在Benedikt Droste的提供的示例中，是一个包含65列和1140行的Dataframe，包含了2016-2019赛季的足球赛结果。...Pandas 内置函数: iterrows ()ー快321倍在第一个示例中，循环遍历了整个DataFrame。...iterrows()为每一行返回一个Series，它以索引对的形式遍历DataFrame，以Series的形式遍历感兴趣的列。...重点是避免像之前的示例中的Python级循环，并使用优化后的C语言代码，这将更有效地使用内存。

2K3 0

python df遍历的N种方式

…in循环遍历的方式。...遍历全部交易日的收盘价数值和Ma20数值，将收盘价数值减去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...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 def iterrows_loopiter...apply()方法可将函数应用于dataframe特定行或列。...，iterrows()针对Pandas的dataframe进行了优化，相比直接循环有显著提升。

2.9K4 0

Pandas 数据分析 5 个实用小技巧

，还有美元+整型，美元+浮点型。...我们的目标：清洗掉 RMB，$ 符号，转化这一列为浮点型。...replace("[$,RMB]", "", regex = True) \ .astype("float") 使用正则替换，将要替换的字符放到列表中...，对应的原 DataFrame 是宽 DF....这也是我们在数据清洗、特征构造中面临的一个任务。

2.3K2 0

快乐学习Pandas入门篇：Pandas基础

会直接改变原Dataframe； df['col1']=[1,2,3,4,5]del df['col1'] 方法3：pop方法直接在原来的DataFrame上操作，且返回被删除的列，与python中的pop...Series转换为DataFrame 使用to_frame() 方法 s.to_frame()# T符号可以进行转置操作s.to_frame().T 常用基本函数首先，读取数据 df = pd.read_csv...对于Series，它可以迭代每一列的值(行)操作；对于DataFrame，它可以迭代每一个列操作。 # 遍历Math列中的所有值，添加！...head() # 先是遍历所有列，然后遍历每列的所有的值，添加！df.apply(lambda x:x.apply(lambda x:str(x)+'!')).head() 排序 1....在常用函数一节中，由于一些函数的功能比较简单，因此没有列入，现在将它们列在下面，请分别说明它们的用途并尝试使用。 ? 5. df.mean(axis=1)是什么意思？

2.4K3 0

Pandas 数据分析 5 个实用小技巧

，还有美元+整型，美元+浮点型。...我们的目标：清洗掉 RMB，$ 符号，转化这一列为浮点型。...replace("[$,RMB]", "", regex = True) \ .astype("float") 使用正则替换，将要替换的字符放到列表中...，对应的原 DataFrame 是宽 DF....这也是我们在数据清洗、特征构造中面临的一个任务。

1.8K2 0

pandas的类SQL操作

作者：livan 来源：数据python与算法会写python不难，写好却需要下一番功夫，上篇文章写了for循环的简单优化方法，原本想一鼓作气，梳理一下for循环优化的高级方法，但是梳理过程中发现...数据查询查询过程主要是从DataFrame中提取符合条件的数据块的过程，这一过程与SQL中的SELECT语法功能相似，我们从简到繁的介绍一下： data = pd.DataFrame([['1','2...（），主要用来确认每个单独条件的范围；其二：中间需要使用&等连接符号，而不能使用“and”等语法；其三：np的逻辑函数无法实现较多条件。...多DataFrame的查询主要是解决SQL中join和concat的问题，python中主要使用merge和concat来实现对应的功能具体写法如下： Merge的用法：merge主要是用作按行拼接，类似于...Merge的操作除了可以类比于SQL操作外，还可以做集合运算（交、并、差），上文中的inner、outer可以看作是交和并，差我们会在下文中描述。注：此处可以补充list的交集和并集。

1.8K2 1

如何快速学会Python处理数据？（5000字走心总结）

自己找些小作业练习解决平常工作中的问题可以尝试输出文章重要的事情说三遍,多练！多练！多练！ Python和数据分析都是实践学科，光学理论，不练习，是不会有任何收获的，学完之后不练就忘掉了。...02 问题说明现在工作中面临一个批量化文件处理的问题：就是要把每个二级文件下csv文件合并到一个数据表里，同时要在最终的数据表里增加两列，一列是一级文件目录名称，另一列是二级文件目录名称。...) return name #声明初始变量 a="" name= readname(a) data_new =pd.Dataframe() #循环遍历文件名称 for i in name:...需要读取一级文件目录名称、二级文件目录名称、三级csv文件目录名称，并逐个遍历它，于是选择了for循环。...for循环就是个迭代器，当我们在使用for循环时，即重复运行一个代码块，或者不断迭代容器对象中的元素，比如一些序列对象，列表，字典，元组，甚至文件等，而for循环的本质取出可迭代对象中的迭代器然后对迭代器不断的操作

1.9K2 0

2000字详解当Pandas遇上超大规模的数据集该如何处理呢？

并非是一个DataFrame对象，而是一个可迭代的对象。...接下来我们使用for循环并且将自己创立数据预处理的函数方法作用于每块的DataFrame数据集上面，代码如下 chunk_list = [] # 创建一个列表chunk_list # for循环遍历...对于内存当中的数据，我们可以这么来理解，内存相当于是仓库，而数据则相当于是货物，货物在入仓库之前呢需要将其装入箱子当中，现在有着大、中、小三种箱子，现在Pandas在读取数据的时候是将这些数据无论其类型...因此我们优化的思路就在于是遍历每一列，然后找出该列的最大值与最小值，我们将这些最大最小值与子类型当中的最大最小值去做比较，挑选字节数最小的子类型。...我们将上面的思路整理成代码，就是如下所示 def reduce_mem_usage(df): """ 遍历DataFrame数据集中的每列数据集并且更改它们的数据类型

2933 0

python中使用矢量化替换循环

在使用 Pandas DataFrame 时，这种差异将变得更加显著。数学运算在数据科学中，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列。...在下面的示例中，我们可以看到对于此类用例，用矢量化替换循环是多么容易。 DataFrame 是行和列形式的表格数据。...## 循环遍历 import time start = time.time() # 使用 iterrows 遍历 DataFrame for idx, row in df.iterrows():...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 中创建的 DataFrame）：想象一下，我们要根据现有列“a”上的某些条件创建一个新列“e” ## 使用循环 import time start...与 Python 中的循环相比，它快 165 倍。结论 python 中的矢量化速度非常快，无论何时我们处理非常大的数据集，都应该优先于循环。

1.6K4 0

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列的列表中。...pandas的.apply方法接受函数callables并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用。...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。...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。...在执行此操作之前，如果将date_time列设置为DataFrame的索引，会更方便： # 将date_time列设置为DataFrame的索引 df.set_index('date_time', inplace

2.7K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭