循环遍历pandas数据帧并将列表的结果分配给另一个数据帧 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。

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嘀~正则表达式快速上手指南（下篇）

以循环方式获取每个名称和地址接下来我们在电子邮件的 contents 列表中工作。 ? 上面的代码中用 for 循环去遍历 contents 这样我们就可以一个一个处理每封邮件。...然后，我们只需将s_email 匹配的对象转换为字符串并将其分配给变量sender_email 即可。...如果你在家应用时打印email，你将会看到实际的email内容。使用 pandas 处理数据如果使用 pandas 库处理列表中的字典那将非常简单。每个键会变成列名, 而键值变成行的内容。...我们需要做的就是使用如下代码: ? 通过上面这行代码，使用pandas的DataFrame() 函数，我们将字典组成的 emails 转换成数据帧，并赋给变量emails_df. 就这么简单。...我们已经拥有了一个精致的Pandas数据帧，实际上它是一个简洁的表格，包含了从email中提取的所有信息。请看下数据帧的前几行： ?

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Pandas 秘籍：1~5

在本机 Python 中，这将需要一个for循环在应用操作之前遍历序列中的每个项目。...':'Director Name', 'num_critic_for_reviews': 'Critical Reviews'} 将字典传递给rename方法，并将结果分配给新变量...然后，它修改列表中的几个值，并将列表重新分配给属性index和columns： >>> movie = pd.read_csv('data/movie.csv', index_col='movie_title...步骤 3 通过链接另一个sort_values可以复制nsmallest，并且只需取前五个即可完成查询。head方法显示行。查看步骤 1 中第一个数据帧的输出，并将其与步骤 3 中的输出进行比较。...第 9 步使用列表推导式遍历所有所需的列名，以使用索引方法get_loc查找其整数位置。更多实际上，可以将数组和布尔值列表传递给序列对象，这些对象的长度与您要建立索引的数据帧的长度不同。

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10招！看骨灰级Pythoner如何玩转Python

pandas是基于numpy构建的，使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具。本文为大家带来10个玩转Python的小技巧，学会了分分钟通关变大神！...你可以先查看 df.dtypes.value_counts（） # 命令分发的结果以了解数据帧的所有可能数据类型，然后执 df.select_dtypes（include = [ float64 ， int64...]）选择仅具有数字特征的子数据帧。...这是因为df2 = df1没有复制df1的值并将其分配给df2，而是设置指向df1的指针。...df[ c ].value_counts().reset_index() #如果你想将stats表转换成pandas数据帧并进行操作。

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NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南：1~6 全

.png)] 我们将遍历vec2的每个可能值，并打印i == np.inf，i == -np.inf的结果以及i是否等于nan，i == np.nan的结果。...85f8-3592e934bea6.png)] 我们将创建一个由pops组成的新序列，并将该索引分配给我们创建的序列。...我有一个列表，在此列表中，我有两个数据帧。我有df，并且我有新的数据帧包含要添加的列。...将数据帧的切片操作的结果分配给变量时，变量承载的不是数据的副本，而是原始数据帧中数据的视图： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-pyC9YIMI-1681367023183...它们为索引带来了额外的结构，并以MultiIndex类对象的形式存在于 Pandas 中，但它们仍然是可以分配给序列或数据帧的索引。

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涨姿势！看骨灰级程序员如何玩转Python

你可以先查看 df.dtypes.value_counts（）命令分发的结果以了解数据帧的所有可能数据类型，然后执行 df.select_dtypes（include = ['float64'，'int64...']）选择仅具有数字特征的子数据帧。...这是因为df2 = df1没有复制df1的值并将其分配给df2，而是设置指向df1的指针。因此，df2的任何变化都会导致df1发生变化要解决这个问题，你可以： 1. df2 2....C. df['c'].value_counts().reset_index(): 如果你想将stats表转换成pandas数据帧并进行操作。 4....当然，你可以用pandas.cut来做，但这里提供另一个选择： 1. import numpy as np 2.

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如何成为Python的数据操作库Pandas的专家?

向量化操作与底层库Numpy一样，pandas执行向量化操作的效率比执行循环更高。这些效率是由于向量化操作是通过C编译代码执行的，而不是通过本机python代码执行的。...另一个因素是向量化操作的能力，它可以对整个数据集进行操作，而不只是对一个子数据集进行操作。...03 通过DTYPES高效地存储数据当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时，pandas会进行类型推断，这可能是低效的。...04 处理带有块的大型数据集 pandas允许按块(chunk)加载数据帧中的数据。因此，可以将数据帧作为迭代器处理，并且能够处理大于可用内存的数据帧。 ?...在读取数据源时定义块大小和get_chunk方法的组合允许panda以迭代器的方式处理数据，如上面的示例所示，其中数据帧一次读取两行。

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使用 ChatGPT 进行数据增强的情感分析

这种方法允许我们轻松生成具有不同情感的多样化电影评论，充分利用了OpenAI的GPT-3.5 Turbo语言模型的能力。接下来，我们将遍历我们训练集中的前100条电影评论，并将它们用作生成的示例。...以下代码包含一个循环，使用generate_reviews(review)函数生成100条电影评论。生成的评论存储在generated_reviews列表中。...首先，让我们将ChatGPT生成的评论转换为包含评论和情感列的Pandas数据帧。以下脚本遍历每个生成的评论，将评论拆分为情感和评论，并将这些值返回给调用函数。...所有生成的评论的文本和情感都存储在一个字典中，然后附加到一个列表中，并转换为Pandas数据帧。...这个结果非常令人印象深刻，仅使用100条新生成的记录。这显示了ChatGPT进行数据增强的显著能力。希望您会喜欢这篇教程。欢迎分享您对如何进一步改进这些结果的想法。

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硬货 | 手把手带你构建视频分类模型（附Python演练））

请记住，由于我们处理的是大型数据集，因此你可能需要较高的计算能力。我们现在将视频放在一个文件夹中，将训练/测试拆分文件放在另一个文件夹中。接下来，我们将创建数据集。...现在，使用此.csv文件，我们将读取先前提取的帧，然后将这些帧存储为NumPy数组： # 创建空列表 train_image = [] # 循环读取和保存帧 for i in tqdm(range(train.shape...我们现在拥有存储在数据框中的所有视频的列表。...以下步骤将帮助你了解预测部分：首先，我们将创建两个空列表,一个用于存储预测标签，另一个用于存储实际标签然后，我们将从测试集中获取每个视频，提取该视频的帧并将其存储在一个文件夹中(在当前目录中创建一个名为...让我们编写这些步骤并生成预测： # 创建两个列表来存储预测的和实际的标签 predict = [] actual = [] # for循环从每个测试视频中提取帧 for i in tqdm(range

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精通 Pandas 探索性分析：1~4 全

', encoding = "ISO-8859-1") df.head() 为了执行基本导入，请将数据集的文件名传递给read_csv，并将结果数据帧分配给变量。...然后我们将结果分配给两个单独的数据帧对象，如下所示： df1 = xls_file.parse('movies') df2 = xls_file.parse('by genre') df1.head()...文件位置可以是本地文件，甚至可以是具有有效 URL 方案的互联网。我们将结果数据帧分配给变量DF。...，我们将结果分配回新的数据帧中。...，并将vars设置为包含球员的Height和Weight的列表。

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Pandas 秘籍：6~11

当通过对象遍历分组时，将为您提供一个元组，其中包含组名和数据帧，而没有分组列。在步骤 6 中，此元组在for循环中解包为变量name和group。...让我们从原始的names数据帧开始，并尝试追加一行。append的第一个参数必须是另一个数据帧，序列，字典或它们的列表，但不能是步骤 2 中的列表。...操作步骤让我们使用循环而不是对read_csv函数的三个不同调用将 2016 年，2017 年和 2018 年的股票数据读入数据帧的列表中。...工作原理同时导入多个数据帧时，重复编写read_csv函数可能很麻烦。自动执行此过程的一种方法是将所有文件名放在列表中，并使用for循环遍历它们。这是在步骤 1 中通过列表理解完成的。...itertuples方法循环遍历每个数据帧的行，并以元组的形式返回其值。我们为绘图解压缩相应的 x 和 y 值，并用我们分配给它的编号标记它。

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Pandas 学习手册中文第二版：1~5

pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处，特别是数据帧对象和 R 包（例如plyr和reshape2），并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。...描述性统计信息，统计检验，绘图函数和结果统计信息的广泛列表适用于不同类型的数据和每个估计量。...以下内容检索数据帧的第二行：请注意，此结果已将行转换为Series，数据帧的列名称已透视到结果Series的索引标签中。...-2e/img/00124.jpeg)] 默认情况下，NaN值是任何 Pandas 对齐的结果，其中索引标签与另一个Series不对齐。...-2e/img/00137.jpeg)] 分配给.index属性的列表中的元素数必须与行数匹配，否则将引发异常。

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嘀~正则表达式快速上手指南（上篇）

这样当我们遍历每一行代码时就不会茫然，此外基础的pandas库也是必要的。...re.search() re.findall() 以列表形式返回匹配字符串中满足模式的所有实例，re.search() 匹配字符串中模式的第一个实例，并将其作为一个re 模块的匹配对象。 ?...我们返回一个字符串列表，每个字符串包含From: 字段的内容，并将其赋给变量。接下来的通过遍历这个列表来查找邮件的地址。...数据帧或表格中的一列。...我们用 re 模块的 split 函数将 fh 中整个文本块拆分为一个单独的电子邮件列表，分配给 contents。这很重要，因为我们希望通过循环遍历列表来一个个地处理电子邮件。

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直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。...操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...Melt Melt可以被认为是“不可透视的”，因为它将基于矩阵的数据（具有二维）转换为基于列表的数据（列表示值，行表示唯一的数据点），而枢轴则相反。...结果是ID列的值（a，b，c）和值列（B，C）及其对应值的每种组合，以列表格式组织。可以像在DataFrame df上一样执行Mels操作： ?...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。

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Unity可编程渲染管线系列（三）光照（单通道正向渲染）

将此责任委托给新的ConfigureLights方法。 ? 在剔除期间，Unity还会找出可见的灯光。该信息可通过作为剔除结果一部分的visibleLights列表获得。...该列表的元素是VisibleLight结构，其中包含我们需要的所有数据。创建所需的ConfigureLights方法，并使其遍历列表。 ?...可以通过在可见光结束后继续循环遍历数组，清除所有未使用的光的颜色来解决此问题。 ? 3 点光源目前，我们仅支持定向光，但是通常场景中只有一个定向光加上其他点光源。...（范围淡化曲线）光照范围是场景数据的一部分，因此我们必须根据灯光的配置将其发送到GPU。我们将为衰减数据使用另一个数组。...通过在剔除结果上调用GetLightIndexMap，我们可以获得所有可见光的索引列表。Unity允许我们修改此映射，然后通过SetLightIndexMap将其分配回剔除结果。

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Pandas系列 - DataFrame操作

行切片附加行 append 删除行 drop 数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列数据帧(DataFrame)的功能特点：潜在的列是不同的类型大小可变标记轴...描述 1 data 数据采取各种形式，如:ndarray，series，map，lists，dict，constant和另一个DataFrame。...2 index 对于行标签，要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange(n)，如果没有传递索引值。 3 columns 对于列标签，可选的默认语法是 - np.arange(n)。...这只有在没有索引传递的情况下才是这样。 4 dtype 每列的数据类型。 5 copy 如果默认值为False，则此命令(或任何它)用于复制数据。...创建DataFrame Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建列表字典系列（Series） Numpy ndarrays 另一个数据帧(DataFrame) 列表 import

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使用 Python 对相似索引元素上的记录进行分组

在本文中，我们将了解并实现各种方法对相似索引元素上的记录进行分组。方法一：使用熊猫分组（） Pandas 是一个强大的数据操作和分析库。...语法 grouped = df.groupby(key) 在这里，Pandas GroupBy 方法用于基于一个或多个键对数据帧中的数据进行分组。“key”参数表示数据分组所依据的一个或多个列。...生成的数据帧显示每个学生的平均分数。...第二行代码使用键（项）访问组字典中与该键关联的列表，并将该项追加到列表中。例在下面的示例中，我们使用了一个默认词典，其中列表作为默认值。...我们遍历了分数列表，并将主题分数对附加到默认句子中相应学生的密钥中。生成的字典显示分组记录，其中每个学生都有一个科目分数对的列表。

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教程｜Python Web页面抓取：循序渐进

提取6.png 循环将遍历整个页面源，找到上面列出的所有类，然后将嵌套数据追加到列表中：提取7.png 注意，循环后的两个语句是缩进的。循环需要用缩进来表示嵌套。...应该检查实际上是否有分配给正确对象的数据，并正确地移动到数组。检查在前面步骤中采集数据是否正确的最简单方法之一是“打印”。...因为将执行类似的操作，所以建议暂时删除“print”循环，将数据结果输入到csv文件中。输出5.png 两个新语句依赖于pandas库。第一条语句创建变量“ df”，并将其对象转换为二维数据表。...为了收集有意义的信息并从中得出结论，至少需要两个数据点。当然，还有一些稍有不同的方法。因为从同一类中获取数据仅意味着附加到另一个列表，所以应尝试从另一类中提取数据，但同时要维持表的结构。...显然，需要另一个列表来储存数据。更多2.png 由于要从HTML的不同部分提取额外的数据点，所以需要额外的循环。

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加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。...接下来看一看 Pandas 数据分析库的 6 种函数。...Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包，它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构，旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。

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寻路优化

使用字典(或者说优先级队列) 或者堆来替代列表也可以加速 A* 算法.在这些数据结构中遍历元素非常之快,这会非常有助于你在其中搜索某一节点,同样的,在有序字典或者最小堆中,我们也能很方便的找到具有最低...分帧寻路.如果你的游戏并不需要在一帧中就获取完整的寻路结果,那么我们就可以使用分帧寻路来优化 A* 算法.我们可以设置一个循环上限,如果 A* 算法在该循环限制内没能完成寻路,我们便暂停当前寻路,并在下一帧继续...(译注:原文的意思应该是分段寻路,方法是如果在设置的循环限制内不能完成寻路的话,下一帧就从最后一个搜索节点开始重新寻路,这种方法并不一定能正确得到寻路结果,译文调整为分帧寻路) 节点中保存 is_open...,之后你就可以分帧来搜寻这些(部分)节点之间的路径,与上述的分帧寻路不同的是,你不用限制循环上限,而是一帧一帧的来寻找(部分)节点之间的路径....和 HPA 不同的是, JPS 不需要预计算任何数据,他的优势在于遍历开放列表和关闭列表的开销很小.需要注意的是, JPS 只支持规则网格(节点)的寻路,即使你的游戏地图包含不同寻路成本(距离)的网格或者区域

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