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pandas按遍历Dataframe几种方式

遍历数据有以下三种方法: 简单对上面三种方法进行说明: iterrows(): 按遍历,将DataFrame每一迭代为(index, Series)对,可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按遍历,将DataFrame每一迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows()效率高。...iteritems():按遍历,将DataFrame每一迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问。...1 2 row[‘name’] # 对于每一,通过列名name访问对应元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1’], row[‘c2’]) #..., ‘c1’), getattr(row, ‘c2’)) # 输出每一 1 2 按遍历iteritems(): for index, row in df.iteritems(): print

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Python 数据处理 合并二维数组 DataFrame特定

下面我们来逐行分析代码具体实现: import numpy as np import pandas as pd 这两代码导入了 numpy pandas 库。...data = {'label': [1, 2, 3, 4]} df = pd.DataFrame(data) 这两代码创建了一个包含单列数据 DataFrame。...print(random_array) print(values_array) 上面两代码分别打印出前面生成随机数数组DataFrame 提取出来值组成数组。...结果是一个新 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame 中 “label” 值作为最后一附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组 DataFrame特定值,展示了如何在 Python 中使用 numpy pandas 进行基本数据处理和数组操作。

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R语言:以多标准筛选特定

问题提出 在data.table语句中,i是用来进行行选择重要组成部分,很多情况下我们都需要以很多同一个特殊值进行行选择,大多数情况下,我们可能会针对所有的变量逐一写出条件,例如a==1&b==...但这样表达式很多时候并不方便简洁,有时甚至会出现许多问题。首先来看看下面这个数据: ?...我们先把这一代码优雅放上来(PS: 在运行这一代码前我们已经对数据进行了适当清洗,批量生成了22个带'_xtrct'后缀变量,观察值是醛固酮、继发性醛固酮或者无,但这部分批量生成代码不作为这次讲解内容...那么在这里求每一均值,只要出现了醛固酮,那就会至少出现一个TRUE,那么均值就肯定大于零,所以就将出现了醛固酮全都标记出来了,同理可得下面这行代码: rowMeans(clinic[, 31...= "继发性醛固酮") == 1] 写在结尾 应用好对象格式是R语言编程中精髓之一,在这个例子中就很好利用了对象格式里面的格式性质,做了一些适当变通处理,让数据处理过程变得更加巧妙方便,这点大家可以在以后数据处理中做更多尝试思考

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DataFrame拆成多以及一拆成多行

文章目录 DataFrame拆成多 DataFrame拆成多行 分割需求 简要流程 详细说明 0. 初始数据 1. 使用split拆分 2. 使用stack转列 3....重置索引(删除多余索引)并命名为C 4. 使用join合并数据 DataFrame拆成多 读取数据 ?...DataFrame拆成多行 分割需求 在处理数据过程中,会需要将一条数据拆分为多条,比如:a|b|c拆分为a、b、c,并结合其他数据显示为三条数据。...简要流程 将需要拆分数据使用split拆分,并通过expand功能分成多 将拆分后数据使用stack进行列转行操作,合并成一 将生成复合索引重新进行reset_index保留原始索引,并命名为...C 将处理后数据原始DataFrame进行join操作,默认使用是索引进行连接 详细说明 0.

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python中pandas库中DataFrame操作使用方法示例

用pandas中DataFrame时选取: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w',使用类字典属性,返回是Series类型 data.w #选择表格中'w',使用点属性,返回是Series类型 data[['w']] #选择表格中'w',返回DataFrame...[-1:] #选取DataFrame最后一,返回DataFrame data.loc['a',['w','x']] #返回‘a''w'、'x',这种用于选取索引索引已知 data.iat...(1) #返回DataFrame第一 最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名,且该也用不到,一般是索引被换掉后导致,有强迫症看着难受,这时候dataframe.drop...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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Bootstrap

在Bootstrap中,(Row)(Column)是构建响应式网格布局核心组件。它们允许我们创建灵活网格系统,以便在不同屏幕尺寸下进行布局。...(Column)(Column)是子元素,用于将内容放置在网格布局中特定位置。通过指定宽度偏移量,我们可以控制内容在不同屏幕尺寸下布局。...在这种情况下,.col-6表示每个占据一半宽度,因此左侧右侧内容将并排显示。Bootstrap使用12网格系统。...除了指定宽度,我们还可以使用偏移量(Offset)排序(Ordering)类来调整列布局。偏移量类用于在行中创建空白,而排序类用于控制顺序。...每个包含一个卡片(.card),其中有博客文章标题内容。通过使用,我们可以创建具有自适应布局网格系统,以适应不同屏幕尺寸设备。

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pandas dataframe删除一或一:drop函数

pandas dataframe删除一或一:drop函数 【知识点】 用法: DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None, inplace...=False) 参数说明: labels 就是要删除行列名字,用列表给定 axis 默认为0,指删除,因此删除columns时要指定axis=1; index 直接指定要删除 columns...直接指定要删除 inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后dataframe; inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后无法返回。...因此,删除行列有两种方式: 1)labels=None,axis=0组合 2)index或columns直接指定要删除 【实例】 # -*- coding: UTF-8 -*- import

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SQL中转列转行

而在SQL面试中,一道出镜频率很高题目就是转列转行问题,可以说这也是一道经典SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集,这也是SQL领域经典学生成绩表问题。...其基本思路是这样: 在长表数据组织结构中,同一uid对应了多行,即每门课程一条记录,对应一组分数,而在宽表中需要将其变成同一uid下仅对应一 在长表中,仅有一记录了课程成绩,但在宽表中则每门课作为一记录成绩...由多行变一,那么直觉想到就是要groupby聚合;由一变多,那么就涉及到衍生提取; 既然要用groupby聚合,那么就涉及到将多门课成绩汇总,但现在需要不是所有成绩汇总,而仍然是各门课独立成绩...其中,if(course='语文', score, NULL)语句实现了当且仅当课程为语文时取值为课程成绩,否则取值为空,这相当于衍生了一个新字段,且对于每个uid而言,其所有成绩就只有特定课程结果非空...02 转行:union 转行是上述过程逆过程,所以其思路也比较直观: 记录由一变为多行,字段由多变为单列; 一变多行需要复制,字段由多变单列相当于是堆积过程,其实也可以看做是复制;

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SQL 中转列转行

转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、转列问题。...这也是一个典型转列例子。...上面两个列子基本上就是转列类型了。但是有个问题来了,上面是我为了说明弄一个简单列子。...这个是因为:对升级到 SQL Server 2005 或更高版本数据库使用 PIVOT UNPIVOT 时,必须将数据库兼容级别设置为 90 或更高。

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词(下篇)

代码照片如下图: 这个代码这么写,最后压根儿就没有得到他自己预期结果,遂来求助。这里又回归到了他自己最开始需求澄清!!!论需求表达清晰重要性!...二、实现过程 后来【莫生气】给了一份代码,如下图所示: 本以为顺利地解决了问题,但是粉丝又马上增改需求了,如下图所示: 真的,代码写,绝对没有他需求改快。得亏他没去做产品经理,不然危矣!...Series来索引DataFrame result = df[mask] 你已经这就顺利地解决了粉丝问题了?...能给你做出来,先实现就不错了,再想着优化事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式写法,总算是贴合了这个粉丝需求。 如果要结合pandas的话,可以写为下图代码: 至此,粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【鶏啊鶏。】

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