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    pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

    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(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对，可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历，将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。...示例数据 import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1’:11, ‘c2’:110}, {‘c1’:12, ‘c2’:123}] df =...(index) # 输出每行的索引值 1 2 row[‘name’] # 对于每一行，通过列名name访问对应的元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1

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    Excel与pandas：使用applymap()创建复杂的计算列

    标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。...图1 创建一个辅助函数 现在，让我们创建一个取平均值的函数，并将其处理/转换为字母等级。 图2 现在我们要把这个函数应用到每个学生身上。那么，在列中对每个学生进行循环？不！...记住，我们永远不应该循环遍历pandas数据框架/系列，因为如果我们有一个大的数据集，这样做效率很低。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级，但是，需要在三列中的每一列上分别使用map()，而applymap()能够覆盖整个数据框架（多列）。

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    Pandas库的基础使用系列---DataFrame练习

    像我们目前只读取了一个Excel表中的一个sheet的数据，这个sheet的数据通常我们在pandas中称其为DataFrame，它可以包含一组有序的列(Series), 而每个Series可以有不同的数据类型...自定义默认索引我们之前注意到读取excel数据后，pandas会自动为我们添加一列它是从0开始的一个index，我们试着将它修改为汉字的表现，即零，一，二，三，四这样的。...修改前的代码import pandas as pddf = pd.read_excel(".....period_range这个方法，并指定了开始和结束的月份，同时指定了使用月份。...还有一个需要注意的是，我们在加载数据时，指定了索引列，如果不指定你会看到下面这个效果你会发现，指标这两个字也不见了，因为默认情况下它也算是一个列名。

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    Power BI: 使用计算列创建关系中的循环依赖问题

    文章背景： 在表缺少主键无法直接创建关系，或者需要借助复杂的计算才能创建主键的情况下，可以利用计算列来设置关系。在基于计算列创建关系时，循环依赖经常发生。...产品的价格有很多不同的数值，一种常用的做法是将价格划分成不同的区间。例如下图所示的配置表。 现在对价格区间的键值进行反规范化，然后根据这个新的计算列建立一个物理关系。...下面对因为与计算列建立关系而出现的循环依赖进行分析，包括为什么DISTINCT可以消除循环依赖。...2 原因分析 让我们回顾一下计算列公式的简写版本（Sale表的PriceRangeKey列）： PriceRangeKey = CALCULATE ( VALUES( PriceRanges...由于两个依赖关系没有形成闭环，所以循环依赖消失了，可以创建关系。 3 避免空行依赖 创建可能用于设置关系的计算列时，都需要注意以下细节： 使用DISTINCT 代替VALUES。

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    Pandas库的基础使用系列---获取行和列

    前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据，今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到，行的位置我们使用类似python中的切片语法。...我们试试看如何将最后一列也包含进来。info = df.iloc[:, [1, 4, -1]]可以看到也获取到了，但是值得注意的是，如果我们使用了-1，那么就不能用loc而是要用iloc。...大家还记得它们的区别吗？可以看看上一篇文章的内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4列这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称，所有指标这一列也计算在内了。...如果要使用索引的方式，要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单，接下来我们再看看如何获取多行多列。为了更好的的演示，咱们这次指定索引列df = pd.read_excel("..

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    Pandas数据处理2、DataFrame的drop函数具体参数使用详情

    Pandas数据处理2、DataFrame的drop函数具体参数使用详情 ---- 目录 Pandas数据处理2、DataFrame的drop函数具体参数使用详情 前言 环境 基础函数的使用 drop...，但是她很明显不是一个真正意义存在的图片，我们需要很复杂的推算以及各种炼丹模型生成的AI图片，我自己认为难度系数很高，我仅仅用了64个文字形容词就生成了她，很有初恋的感觉，符合审美观，对于计算机来说她是一组数字...本专栏会更很多，只要我测试出新的用法就会添加，持续更新迭代，可以当做【Pandas字典】来使用，期待您的三连支持与帮助。...版本：1.4.4 基础函数的使用 Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- drop...index：index是按照行删除时传入的参数，需要传入的是一个列表，包含待删除行的索引编号。 columns：columns是按照列删除时的参数，同样传入的是一个列表，包含需要删除列的名称。

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    Python使用pandas扩展库DataFrame对象的pivot方法对数据进行透视转换

    Python扩展库pandas的DataFrame对象的pivot()方法可以对数据进行行列互换，或者进行透视转换，在有些场合下分析数据时非常方便。...DataFrame对象的pivot()方法可以接收三个参数，分别是index、columns和values，其中index用来指定转换后DataFrame对象的纵向索引，columns用来指定转换后DataFrame...对象的横向索引或者列名，values用来指定转换后DataFrame对象的值。...为防止数据行过长影响手机阅读，我把代码以及运行结果截图发上来： 创建测试用的DataFrame对象： ? 透视转换，指定index、columns和values： ?...透视转换，不指定values，但可以使用下标访问指定的values： ?

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    Pandas基础：如何计算两行数值之差

    标签：Python,pandas 有时候，我们想要计算数据框架中行之间的差，可以使用dataframe.diff()方法，而不遍历行。...对于Excel用户来说，很容易使用循环来计算行之间的差异，因为在Excel中就是这样做的。然而，pandas提供了一个简单得多的解决方案。 我们将使用下面的示例数据框架进行演示。...图1 pandas diff()语法 DataFrame.diff(periods= 1, axis = 0) 在pandas数据框架中计算行之间的差异 可以无须遍历行而计算出股票的日差价...图3 还可以通过将periods设置为1以外的数字来计算非连续行之间的差异。 图4 为了帮助可视化上述示例，可以先将列向下移动两行，然后执行减法。...图5 计算两列之间的差 还可以通过将axis参数设置为1（或“columns”）来计算数据框架中各列之间的差异。pandas中的axis参数通常具有默认值0（即行）。

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    超强Pandas循环提速攻略

    作者：Benedikt Droste 编译：1+1=6 前言 如果你使用Python和Pandas进行数据分析，循环是不可避免要使用的。...然而，即使对于较小的DataFrame来说，使用标准循环也是非常耗时的，对于较大的DataFrame来说，你懂的 。今天为大家分享一个关于Pandas提速的小攻略，助你一臂之力！...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。...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。

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    Pandas 不可不知的功能（一）

    如果你在使用 Pandas（Python Data Analysis Library） 的话，下面介绍的对你一定会有帮助的。...行数据，默认 5 行 df.shape：tuple 类型的数据行列数，（行数，列数） df.describe()：计算评估数据的趋势 df.info()：内存和数据类型 3....在 DataFrame 中增加列 在 DataFrame 中添加新列的操作很简单，下面介绍几种方式 简单方式 　　　　直接增加新列并赋值 　　　　df['new_column'] = 1 计算方式...循环方式 　　　　我们将 season 转换为具体季节的名称 ? 4....Pandas 提供了三个方法做类似的操作，loc，iloc，ix，ix 官方已经不建议使用，所以我们下面介绍 loc 和 iloc loc 根据标签选取loc df.loc[行索引开始位置：行索引结束位置

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    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。...C 0 1 3 6 1 2 4 8 其中，apply方法接受一个函数作为参数，该函数的输入是该列的每一个值，输出是计算结果。...它的基本使用方法如下： import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}) for index, row in df.iterrows...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。...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。

    1.6K50

    Python Pandas PK esProc SPL，谁才是数据预处理王者？

    本文重点比较数据的解析、清洗、计算、输出等日常任务，不涉及人工智能等后续应用或高性能计算等特殊场景。...；再进行有序分组，即每三行分一组；最后循环每一组，将组内数据拼成单记录的DataFrame，循环结束时合并各条记录，形成新的DataFrame。...添加计算列。...df["Fullname"]=df["NAME"]+ " " +df["SURNAME"] Pandas没有提供添加计算列的函数，虽然实现起来问题不大，但添加多个列就要处理多次，还是比较麻烦。...，先循环每项贷款，再循环生成该项贷款的每一期，然后将各期明细转置为DataFrame，并追加到事先准备好的list里，继续循环下一项贷款，循环结束后将list里的多个小DataFrame合并为一个大DataFrame

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    解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题

    而使用Python进行数据处理和分析时，pandas库和numpy库是常用的工具。其中，pandas库提供了DataFrame数据结构，numpy库提供了ndarray数据结构。...我们尝试将列A转换为ndarray进行运算，但是会出现类型不匹配的错误。...= series_a + 1上述代码中，我们创建了一个新的变量​​series_a​​，将列A转换为ndarray并使用pd.Series()将其转换为pandas的Series数据格式。...通过将DataFrame的某一列转换为ndarray，并使用pd.Series()将其转换为pandas的Series数据格式，可以避免格式不一致的错误。...这使得ndarray在进行向量化操作时非常高效，比使用Python原生列表进行循环操作要快得多。

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    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。...另外，还使用df.iloc [i]['date_time']执行所谓的链式索引，这通常会导致意外的结果。 这种方法的最大问题是计算的时间成本。对于8760行数据，此循环花费了3秒钟。...接下来，一起看下优化的提速方案。 一、使用 iterrows循环 第一种可以通过pandas引入iterrows方法让效率更高。...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

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