迭代pandas dataframe中的列表元素-每个条目都有不同的大小，并且需要生成一个新的列。列表中的每个条目都需要生成一个新列

在迭代pandas dataframe中的列表元素时，可以使用apply函数来实现。apply函数可以对dataframe的每一行或每一列应用一个自定义的函数。

首先，我们需要定义一个函数来处理列表元素并生成新的列。假设我们要处理的列表存储在名为"list_column"的列中，我们可以使用以下代码来定义一个处理函数：

def process_list_element(lst):
    # 处理列表元素的逻辑
    # 生成新的列
    return new_column_value

在这个函数中，我们可以编写逻辑来处理列表元素，并生成新的列的值。请根据具体的需求来编写逻辑。

接下来，我们可以使用apply函数将这个处理函数应用到dataframe的"list_column"列上，并将结果存储到一个新的列中。假设我们要生成的新列名为"new_column"，可以使用以下代码：

df['new_column'] = df['list_column'].apply(process_list_element)

这行代码将会对"list_column"列中的每个列表元素应用process_list_element函数，并将结果存储到"new_column"列中。

需要注意的是，由于列表中的每个条目都有不同的大小，可能会导致生成的新列的大小不一致。在这种情况下，pandas会自动将较短的列表用NaN填充，以保证新列的大小与原始dataframe的大小一致。

以上是迭代pandas dataframe中的列表元素并生成新列的方法。根据具体的需求，可以灵活调整处理函数的逻辑和生成新列的方式。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库MySQL版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发（移动推送、移动分析、移动测试等）：https://cloud.tencent.com/product/mobile
腾讯云区块链服务（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙（Tencent Real-Time Rendering）：https://cloud.tencent.com/product/trr

相关·内容

告诉你怎么创建pandas数据框架（dataframe）

标签：Python与Excel,pandas 通过前面的一系列文章的学习，我们已经学习了使用pandas将数据加载到Python中的多种不同方法，例如.read_csv()或.read_excel()。...创建一个n×m大小的数据框架让我们创建一个10行5列的数据框架，填充的值都为1。这里我们指定data=1，且有10行（索引）和5列。...它实际上是一个迭代器，只是一个对象，你可以通过它进行迭代（循环）。一般来说，如果你想查看迭代器中的内容，只需执行一个循环，然后像下面这样打印出迭代器中的元素。图5 还记得列表[a，b]的样子吗？...当我们向dataframe()提供字典时，键将自动成为列名。让我们从构建列表字典开始。图7 于是，我们在这个字典里有两个条目，第一个条目名称是“a”，第二个条目名称是“b”。...让我们从上面的字典创建一个数据框架。图8 上述方法等同于下面的方法，但更具可读性。图9 小结记住，数据框架是相当灵活的，一旦创建它，你就可以调整其大小以满足需要。

1.9K3 0

直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

每种方法都将包括说明，可视化，代码以及记住它的技巧。 Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。...融合二维DataFrame可以解压缩其固化的结构并将其片段记录为列表中的各个条目。 Explode Explode是一种摆脱数据列表的有用方法。...要记住：Explode某物会释放其所有内部内容-Explode列表会分隔其元素。 Stack 堆叠采用任意大小的DataFrame，并将列“堆叠”为现有索引的子索引。...默认情况下，合并功能执行内部联接：如果每个DataFrame的键名均未列在另一个键中，则该键不包含在合并的DataFrame中。...串联是将附加元素附加到现有主体上，而不是添加新信息（就像逐列联接一样）。由于每个索引/行都是一个单独的项目，因此串联将其他项目添加到DataFrame中，这可以看作是行的列表。

13.3K2 0

HashMap你真的了解吗?

所有列表都注册在一个 Entry 数组（Entry[] 数组）中，这个内部数组的默认容量是 16。图片下图显示了具有可为空条目数组的 HashMap 实例的内部存储。...每个Entry可以链接到另一个Entry，形成一个链表。所有具有相同哈希值的键都放在同一个链表（桶）中。具有不同哈希值的键最终可能在同一个桶中。...在最好的情况下，每个链表的大小为 125 000 个条目（2/16 百万）。因此，每个 get()、remove() 和 put() 将导致 125 000 次迭代/操作。...一个阈值：它等于（内部数组的容量）* loadFactor，并且在每次调整内部数组大小后刷新在添加新条目之前，put(...) 检查大小是否 > 阈值，如果是，则重新创建一个大小加倍的新数组。...如果您的密钥的哈希函数设计不当，您将有一个倾斜的重新分区（无论内部数组的容量有多大）。所有使用最大条目链接列表的 put() 和 get() 都会很慢，因为它们需要迭代整个列表。

2.2K3 0

在NLP项目中使用Hugging Face的Datasets 库

可以看到，行切片给出了一个字典，而列切片给出了一个列表。getitem方法根据查询的类型返回不同的格式。...例如，数据集[0]之类的条目将返回一个元素字典，数据集[2:5]之类的切片将返回一个元素列表字典，而数据集[' question ']之类的列或列的slice将返回一个元素列表。...您可以加载任意大小的数据集，而不必担心内存限制，因为数据集在RAM中不占用空间，并且在需要时直接从驱动器读取。让我们进一步检查数据集。...数据集操作添加/删除一个新列添加一个名为“new_column”的列，条目为“foo”。...map()是一个强大的方法，灵感来自于tf.data.Dataset map方法。我们可以将这个函数应用于一个例子，甚至一批例子，甚至生成新的行或列。

2.9K4 0

Python 数据分析（PYDA）第三版（二）

每个数组都有一个shape，一个指示每个维度大小的元组，以及一个dtype，描述数组的数据类型的对象： In [17]: data.shape Out[17]: (2, 3) In [18]: data.dtype...在数据分析中，where的典型用法是根据另一个数组生成一个新的值数组。假设你有一个随机生成数据的矩阵，并且你想用 2 替换所有正值和用-2 替换所有负值。...表 5.1：DataFrame 构造函数的可能数据输入类型注释 2D ndarray 一组数据的矩阵，传递可选的行和列标签数组、列表或元组的字典每个序列都变成了 DataFrame 中的一列；所有序列必须具有相同的长度...；键被合并以形成行索引，就像“Series 的字典”情况一样字典或 Series 的列表每个项目都变成了 DataFrame 中的一行；字典键或 Series 索引的并集成为 DataFrame 的列标签...将单个元素或列表传递给[]运算符将选择列。另一个用例是使用布尔 DataFrame 进行索引，比如通过标量比较生成的 DataFrame。

2000 0

Python科学计算之Pandas

一个series是一个一维的数据类型，其中每一个元素都有一个标签。如果你阅读过这个系列的关于Numpy的文章，你就可以发现series类似于Numpy中元素带标签的数组。...一个dataframe是一个二维的表结构。Pandas的dataframe可以存储许多种不同的数据类型，并且每一个坐标轴都有自己的标签。你可以把它想象成一个series的字典项。...在返回的series中，这一行的每一列都是一个独立的元素。可能在你的数据集里有年份的列，或者年代的列，并且你希望可以用这些年份或年代来索引某些行。这样，我们可以设置一个（或多个）新的索引。 ?...这将会给’water_year’一个新的索引值。注意到列名虽然只有一个元素，却实际上需要包含于一个列表中。如果你想要多个索引，你可以简单地在列表中增加另一个列名。 ?...然而必须指出的是，ix要比loc和iloc更快。通常我们都希望索引是整齐有序地。我们可以在Pandas中通过调用sort_index来对dataframe实现排序。 ?

2.9K0 0

20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下，将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...我们有三个不同的城市，在不同的日子进行测量。我们决定将这些日子表示为列中的行。还将有一列显示测量值。...我们也可以使用melt函数的var_name和value_name参数来指定新的列名。 11. Explode 假设数据集在一个观测（行）中包含一个要素的多个条目，但您希望在单独的行中分析它们。...我们要创建一个新列，该列显示“person”列中每个人的得分： df['Person_point'] = df.lookup(df.index, df['Person']) df ? 14....例如，如果我们想将每个元素乘以一个数字，我们不需要也不应该使用applymap函数。在这种情况下，简单的矢量化操作（例如df*4）要快得多。然而，在某些情况下，我们可能无法选择矢量化操作。

5.5K3 0

pandas分组聚合转换

，需要注意传入函数的参数是之前数据源中的列，逐列进行计算需要注意传入函数的参数是之前数据源中的列，逐列进行计算。...'new_column'，其值为'column1'中每个元素的两倍，当原来的元素大于10的时候，将新列里面的值赋0 import pandas as pd data = {'column1':[1...'中的每个元素是否大于10，如果是，则将新列'new_column'中的值赋为0 df['new_column'] = df.apply(lambda row: 0 if row['column1']...题目：请创建一个两列的DataFrame数据，自定义一个lambda函数用来两列之和，并将最终的结果添加到新的列'sum_columns'当中 import pandas as pd data =...0 ,Male 1 0 , 2 0 , 3 0 ,dtype: int64 将每个组的每个元素都分配了一个值

861 0

Pandas 数据分析技巧与诀窍

它是一个轻量级的、纯python库，用于生成随机有用的条目(例如姓名、地址、信用卡号码、日期、时间、公司名称、职位名称、车牌号码等)，并将它们保存在pandas dataframe对象中、数据库文件中的...请注意，所有内容都以字符串/文本的形式返回。第一个参数是条目数，第二个参数是为其生成假数据的字段/属性。...生成包含随机条目的pandas数据aframe: testdf= myDB.gen_dataframe(5,[‘name’,’city’,’phone’,’date’]) } 这将导致数据帧如下所示：...获取列的所有唯一属性值: 假设我们有一个整数属性user_id: listOfUniqueUserIDs = data[‘user_id’].unique() 然后你可以迭代这个列表，或者用它做任何你想做的事情...让我用一个例子来演示如何做到这一点。我们有用户用分数解决不同问题的历史，我们想知道每个用户的平均分数。找到这一点的方法也相对简单。

11.5K4 0

Python自动化办公之Word批量转成自定义格式的Excel

，列表的每个元素就是每个段落 list = S.tolist() # 传入一个max_page_num # 4、遍历列表，取出每个段落，按“.”切割，取出第一个元素进行判断，如果它是题号...，列表的每个元素就是每个段落 list = S.tolist() # 传入一个max_page_num # 4、遍历列表，取出每个段落，按“.”切割，取出第一个元素进行判断，如果它是题号...然后再遍历源数据列表，对列表的每个元素按“.”号切割，切割后拿到它的第一个元素，拿这个元素跟pacth_lis进行匹配，如果它是在patch_list中的，就代表它是每道题的开头。...此时就记录下它的索引，并且把这个索引值存放到一个新列表index_list中。下面是我获取到的index_list： ?...并且在最后生成的excel表中，它是一个空格。

1.6K4 0

Pandas GroupBy 深度总结

例如，在我们的案例中，我们可以按奖项类别对诺贝尔奖的数据进行分组： grouped = df.groupby('category') 也可以使用多个列来执行数据分组，传递一个列列表即可。...它们都返回一个字典，其中键是创建的组，值是原始 DataFrame 中每个组的实例的轴标签列表（对于组属性）或索引（对于索引属性）： grouped.indices Output: {'Chemistry...DataFrame，其中组名作为其新索引，每个数字列的平均值作为分组我们可以直接在 GroupBy 对象上应用其他相应的 Pandas 方法，而不仅仅是使用 agg() 方法。...换句话说，filter()方法中的函数决定了哪些组保留在新的 DataFrame 中除了过滤掉整个组之外，还可以从每个组中丢弃某些行。...如何一次将多个函数应用于 GroupBy 对象的一列或多列如何将不同的聚合函数应用于 GroupBy 对象的不同列如何以及为什么要转换原始 DataFrame 中的值如何过滤 GroupBy 对象的组或每个组的特定行

5.8K4 0

Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

（如列表、元组等）中的每个元素应用指定的函数，并返回一个包含应用结果的新可迭代对象。...新的可迭代对象具有与 iterable 相同的长度，并且每个元素是将 function 应用于 iterable 中对应位置上的元素所得到的结果。...map 函数用于对可迭代对象中的每个元素应用指定的函数，并返回一个包含应用结果的新可迭代对象。返回值不同： filter 函数返回一个新的可迭代对象，其中只包含满足条件的元素。...总结起来，filter 函数用于过滤可迭代对象中的元素，只保留满足指定条件的元素，而 map 函数用于对可迭代对象中的每个元素应用指定的函数，并返回一个包含应用结果的新可迭代对象。...zip 函数的工作原理是将传入的可迭代对象 iterables 中对应位置的元素打包成元组，并生成一个新的可迭代对象。新的可迭代对象的长度由最短的可迭代对象决定，超出最短长度的元素将被忽略。

1.3K3 0

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。...然而，当我们在Python中对大范围的值进行循环时，生成器往往要快得多。 Pandas的 .iterrows() 函数在内部实现了一个生成器函数，该函数将在每次迭代中生成一行Dataframe。...当你想要处理一个庞大的列表时，比如10亿个浮点数，问题就出现了。使用for循环，在内存中创建了大量的内存huge列表，并不是每个人都有无限的RAM来存储这样的东西！...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。...这是因为每次访问list值时，生成器和xrange都会重新生成它们，而range是一个静态列表，并且内存中已存在整数以便快速访问。 ?

5.3K2 1

使用 Python 对相似索引元素上的记录进行分组

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“分组”对象可用于分别对每个组执行操作和计算。例在下面的示例中，我们使用 groupby（）函数按“名称”列对记录进行分组。然后，我们使用 mean（）函数计算每个学生的平均分数。...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。...语法 list_name.append(element) 在这里，append（）函数是一个列表方法，用于将元素添加到list_name的末尾。它通过将指定的元素添加为新项来修改原始列表。...groupby（）函数根据日期对事件进行分组，我们迭代这些组以提取事件名称并将它们附加到 defaultdict 中相应日期的键中。生成的字典显示分组记录，其中每个日期都有一个事件列表。

1893 0

在 Python 中，通过列表字典创建 DataFrame 时，若字典的 key 的顺序不一样以及部分字典缺失某些键，pandas 将如何处理？

pandas 官方文档地址：https://pandas.pydata.org/ 在 Python 中，使用 pandas 库通过列表字典（即列表里的每个元素是一个字典）创建 DataFrame 时，如果每个字典的...首先，我们需要了解什么是 DataFrame 以及为什么会有通过列表字典来创建 DataFrame 的需求。...当通过列表字典来创建 DataFrame 时，每个字典通常代表一行数据，字典的键（key）对应列名，而值（value）对应该行该列下的数据。如果每个字典中键的顺序不同，pandas 将如何处理呢？...：这行代码定义了一个列表，其中包含多个字典。每个字典都有一些键值对，但键的顺序和存在的键可能不同。...输出结果将展示如下：我们从上面的示例就容易观察到：生成的 DataFrame 中的列顺序遵循了首次出现键的顺序。

630 0

用Python绘制地理图

在这里，我们有3列，并且所有列都有219个非空条目。 ? ? 将我们的数据编译成字典 ? type ='choropleth'：定义地图的类型，即这种情况下的choropleth。...z：显示每个状态的功耗的整数值列表。 text = df ['Country']：将鼠标悬停在地图上的每个状态元素时显示一个文本。在这种情况下，它是国家本身的名称。...生成了“ 2014年世界电力消耗”的choropleth地图，从上面可以看到，当每个国家/地区悬停在地图上的每个元素上时，都会显示其名称和电力消耗（以kWh为单位）。...在这里，我们有4列，并且所有列都有23412个非空条目。 ? ? 绘制数据 ? lat ='Latitude'：获取数据框的“纬度”列。 lon ='Longitude'：获取数据框的经度列。...z：显示地震震级的整数列表。 radius = 10：设置每个点的影响半径。 center = dict（lat = 0，lon = 180）：设置字典中地图的中心点。

2.1K2 0

针对SAS用户：Python数据分析库pandas

我们将说明一些有用的NumPy对象来作为说明pandas的方式。对于数据分析任务，我们经常需要将不同的数据类型组合在一起。...SAS迭代DO loop 0 to 9结合ARRAY产生一个数组下标超出范围错误。下面的SAS例子，DO循环用于迭代数组元素来定位目标元素。 SAS中数组主要用于迭代处理如变量。...并不是所有使用NaN的算数运算的结果是NaN。 ? 对比上面单元格中的Python程序，使用SAS计算数组元素的平均值如下。SAS排除缺失值，并且利用剩余数组元素来计算平均值。 ?...缺失值的识别回到DataFrame，我们需要分析所有列的缺失值。Pandas提供四种检测和替换缺失值的方法。...因此，两种类型都需要用户定义的格式。 PROC FREQ与自变量_CHARACTER_和_NUMERIC_一起使用，为每个变量类型生成频率列表。

12.1K2 0

利用Pandas数据过滤减少运算时间

1、问题背景我有一个包含37456153行和3列的Pandas数据帧，其中列包括Timestamp、Span和Elevation。...我创建了一个名为mesh的numpy数组，它保存了我最终想要得到的等间隔Span数据。最后，我决定对数据帧进行迭代，以获取给定的时间戳(代码中为17300)，来测试它的运行速度。...代码中for循环计算了在每个增量处+/-0.5delta范围内的平均Elevation值。我的问题是: 过滤数据帧并计算单个迭代的平均Elevation需要603毫秒。...对于给定的参数，我必须进行9101次迭代，这导致此循环需要大约1.5小时的计算时间。而且，这只是对于单个时间戳值，我还有600个时间戳值（全部需要900个小时才能完成吗？）。...，并添加一个偏移的条目，使dataframe中的每个条目都代表新的均匀Span的一个步骤。

731 0

Pandas 25 式

这样就可以生成 DataFrame 了，但如果要用非数字形式的列名，需要强制把字符串转换为列表，再把这个列表传给 columns 参数。 ?...用多个文件建立 DataFrame ~ 按列上个技巧按行合并数据集，但是如果多个文件包含不同的列，该怎么办？本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件，每个文件都包含 3 列。 ?...把字符串分割为多列创建一个 DataFrame 示例。 ? 把姓名列分为姓与名两列，用 str.split() 方法，按空格分割，并用 expand 关键字，生成一个新的 DataFrame。 ?...每个订单都有订单号（order_id），每个订单有多行。要统计每个订单的金额，需要先根据每个 order_id 汇总每个订单里各个产品（item_price）的金额。...再看一下背景色渐变的样式。 ? 交易量（Volume）列现在按不同深浅的蓝色显示，一眼就能看出来数据的大小。下面看最后一个例子。 ?

8.4K0 0

一道基础题，多种解题思路，引出Pandas多个知识点

这是pandas最基础的开篇知识点使用可迭代对象构造DataFrame，列表的每个元素都是整个DataFrame对应的一行，而这个元素内部迭代出来的每个元素将构成DataFrame的某一列。...然后再看看这个explode函数，它是pandas 0.25版本才出现的函数，只有一个参数可以传入列名，然后该函数就可以把该列的列表每个元素扩展到多行上。...可选参数repeat 表示重复次数用于生成可迭代对象输入的笛卡儿积，相当于生成器表达式中的嵌套循环。...---- 列表的extend方法是将可迭代对象的每个元素都添加到列表中，而append方法只能添加单个元素。...列表分列的2种方法列表分列的思路：Pandas的Series对象调用apply方法单个元素返回的结果是Series时，这个Series的每个数据会作为Datafrem的每一列，索引会作为列名。

1.1K2 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