首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python pandas dataframe:循环遍历每一行,如果条件为真,则更新列

Python pandas dataframe是一个用于数据分析和处理的强大工具。循环遍历每一行并更新列的操作可以通过使用iterrows()方法来实现。

iterrows()方法返回一个迭代器,可以遍历DataFrame的每一行。在循环中,可以使用条件语句来判断是否满足特定条件,并更新相应的列。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Salary': [50000, 60000, 70000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 循环遍历每一行并更新列
for index, row in df.iterrows():
    if row['Age'] > 30:
        df.at[index, 'Salary'] = row['Salary'] + 10000

# 打印更新后的DataFrame
print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
      Name  Age  Salary
0    Alice   25   50000
1      Bob   30   60000
2  Charlie   35   80000

在上述示例中,我们遍历了DataFrame的每一行,并使用条件语句判断年龄是否大于30。如果满足条件,则更新对应行的Salary列值。

对于这个问题,腾讯云提供了云原生数据库TDSQL,它是一种高性能、高可用、弹性伸缩的云原生数据库产品。TDSQL支持MySQL和PostgreSQL两种数据库引擎,可以满足各种应用场景的需求。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云TDSQL的信息:腾讯云TDSQL产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python 学习小笔记

statments statments1 Python没有do while循环 while循环加上else语句 当不满足while循环条件时执行else语句 for 循环语句...for 循环可以遍历任何一个序列,包括列表,元组和字符串 for x in list: statement else: statement2 range函数 遍历数字序列 例如:...使用0值表示沿着或行标签\索引值向下执行方法 使用1值表示沿着一行或者标签模向执行对应的方法 定位符合某个条件的数据(在处理缺失数据时十分有用) data.loc[行条件条件]...data.loc[data[‘Age’]50,‘Survived’]=1 #将所有年龄50岁的乘客的存活情况设置1(行条件Age50,条件标签是Survived) 如果要修改筛选出来的数据...,只能用data.loc[条件]=xxx的方法 根据条件筛选数据 data[data.Survived== 0 ].Age 筛选Age中Survivied0的元组 下面举三个例子 >>>data[

97030

高逼格使用Pandas加速代码,向for循环说拜拜!

Pandas一次性处理整个行或的矢量化操作而设计的,循环遍历每个单元格、行或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。...我们编写了一个for循环,通过循环dataframe一行应用函数,然后测量循环的总时间。 在i7-8700k计算机上,循环运行5次平均需要0.01345秒。...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。...更准确地说,.iterrows() DataFrame中的一行生成(index, Series)的对(元组)。

5.3K21

最全攻略:数据分析师必备Python编程基础知识

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。...while循环可以通过条件制定循环次数,例如通过计数器来终止掉循环,如下所示,计数器count循环一次自增1,但count5时,while条件假,终止循环。...DataFrame即是我们常见的二维数据表,包含多个变量()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中的一一行,操作方法与...在命令行中打印DataFrame对象其可读性可能会略差一些,如果在jupyter notebook 中执行的话,DataFrame的可读性会大幅提升: ?...▲图3-2 jupyter notebook中的DataFrame展现 打印出来的DataFrame包含了索引(index,第一),列名(column,第一行)及数据内容(values,除第一行和第一之外的部分

4.5K21

再见 for 循环pandas 提速 315 倍!

这些都是一次产生一行的生成器方法,类似scrapy中使用的yield用法。 .itertuples一行产生一个namedtuple,并且行的索引值作为元组的第一个元素。....iterrowsDataFrame中的一行产生(index,series)这样的元组。 在这个例子中使用.iterrows,我们看看这使用iterrows后效果如何。...一个原因是apply()将在内部尝试循环遍历Cython迭代器。但是在这种情况下,传递的lambda不是可以在Cython中处理的东西,因此它在Python中调用并不是那么快。...如果你不基于一些条件,而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格:df ['energy_kwh'] * 28,类似这种。...在执行此操作之前,如果将date_time设置DataFrame的索引,会更方便: # 将date_time设置DataFrame的索引 df.set_index('date_time', inplace

2.7K20

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PythonPandas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 DataframePandas对象,具有行和如果使用循环,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。...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()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

3.8K51

Pandas循环提速7万多倍!Python数据分析攻略

乾明 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 用PythonPandas进行数据分析,很快就会用到循环。 但在这其中,就算是较小的DataFrame,使用标准循环也比较耗时。...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。...但使用标准循环非常慢,执行时间20.7秒。 那么,怎么才能更有效率? 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()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。...他说,如果你使用PythonPandas和Numpy进行数据分析,总会有改进代码的空间。 在对上述五种方法进行比较之后,哪个更快一目了然: ?

2K30

Python自动化办公之Word批量转成自定义格式的Excel

我们最终是要让它生成excel文件的,所以可以用python非常强大的科学计算包pandas来读取操作数据更好。...但是,它从txt读取出来的格式是全部内容都视为1的,而txt中的一段,在它这里就是一行(注意是一段对应一行,而不是一行对应一行) 预览一下:结果显示800行,1。...接着在真正的数据提取环节,根据这个进行判断,如果判断到它值是Fales,那么就在一轮遍历提取数据的最后一次遍历,一次性在它后面的缺失数据的加上空字符串,作为占位用,这样最后得到的列表长度就都一样了,...二、再说一下具体怎么使用: 运行必须的工具 1、python解释器(pycharm或其他); 2、python自带模块:os; 3、自行安装模块:pandas,openpyxl; 自行安装的模块,在控制台...,它就会按照“.”去切割一行的内容,拿到第一个“.”号前面的内容,用来跟它生成的匹配字符做比对,比对成功了,它就默认该行是你想要写到excel表格里的第一,接在它后面的每个段落,会自动插入到它后面的

1.6K40

超强Python『向量化』数据处理提速攻略

如果在数据上使用for循环完成所需的时间将与数据的大小成比例。但是还有另一种方法可以在很短的时间内得到相同的结果,那就是向量化。...我们使用Pandas的优化循环函数apply(),但它对我们来说太慢了。 或者使用如下方法: 接下来,我们尝试一下使用向量化。将整个Series作为参数传递到函数中,而不是对一行。 但没有成功。...看下面的例子: numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组,并在条件或假时返回两个参数,它对每个元素都这样做。这对于在Dataframe中创建新非常有用。...字符串操作很难并行化,所以.str方法是向量化的,这样就不必它们编写for循环。使用.apply执行基本的Python是更快的选择。...2、字典lookups 对于进行字典查找,我们可能会遇到这样的情况,如果,我们希望从字典中获取该series键的值并返回它,就像下面代码中的下划线一样。

6.4K41

软件测试|数据处理神器pandas教程(十三)

图片Pandas迭代方法进行数据遍历和操作在数据处理和分析中,经常需要对数据进行遍历和操作。PandasPython中用于数据处理和分析的强大库,提供了多种迭代方法来处理数据。...其中,最常用的迭代方法包括:iterrows():遍历DataFrame的行,并返回一行的索引和数据itertuples():遍历DataFrame的行,并返回一行的命名元组iteritems():...遍历DataFrame,并返回的标签和数据这些迭代方法允许我们在数据上进行逐行或逐的操作,并对数据进行处理和分析。...iterrows()方法iterrows()方法允许我们逐行遍历DataFrame,并返回一行的索引和数据。...iteritems()方法iteritems()方法允许我们逐遍历DataFrame,并返回的标签和数据。

17220

高效的10个Pandas函数,你都用过吗?

Python大数据分析 记录 分享 成长 ❝文章来源:towardsdatascience 作者:Soner Yıldırım 翻译\编辑:Python大数据分析 ❞ Pandaspython...Where Where用来根据条件替换行或中的值。如果满足条件,保持原来的值,不满足条件替换为其他值。默认替换为NaN,也可以指定特殊值。..., raise_on_error=None) 参数作用: cond:布尔条件如果 cond ,保持原来的值,否则替换为other other:替换的特殊值 inplace:inplace则在原数据上操作...Isin Isin也是一种过滤方法,用于查看某中是否包含某个字符串,返回值布尔Series,来表明一行的情况。...如果None, 使用- - frame.columns.name或’variable’ value_name [标量, 默认为’value’]:是指用于” value”的名称 col_level

4.1K20

Python」矩阵、向量的循环遍历

Python中,我们可以使用map()函数对list对象中的每一个元素进行循环迭代操作,例如: In [1]: a = [i for i in range(10)] In [2]: a Out[2]...对DataFrame对象使用该方法的话就是对矩阵中的一行或者进行遍历操作(通过axis参数来确定是行遍历还是遍历);对Series对象使用该方法的话,就是对Series中的每一个元素进行循环遍历操作...对DataFrame对象使用apply()方法: In [4]: import pandas as pd In [5]: df = pd.DataFrame({'a': [10, 20, 30], '...使用sum函数 Out[7]: a 60 b 90 dtype: int64 In [10]: df.apply(lambda s: s.min(), axis=1) # 对df中的一行...: int64 --------- .itertuples()方法取出的一行是一个Pandas对象: In [24]: for i in df.itertuples(): ...:

1.3K10

干货:手把手教你用Python读写CSV、JSON、Excel及解析HTML

准备 要实践这个技法,你要先装好pandas模块。这些模块在Anaconda发行版Python中都有。如果你装的是这个版本,就省事了。如果不是,那你得安装pandas并确保正确加载。...进而使用.rows迭代器,遍历工作表中一行,将所有单元格中的数据加入data列表: print ( [item[labels.index('price')] for item in data[0:10...使用DataFrame对象的.apply(...)方法遍历内部一行。第一个参数指定了要应用到每行记录上的方法。axis参数的默认值0。意味着指定的方法会应用到DataFrame上。...指定为1,我们让.applay(...)方法将指定的xml_encode(...)方法应用到DataFrame一行上。...以’_’间隔,连接列表元素。如果不含空白字符,就将原始列名加入列表。

8.3K20

我的Pandas学习经历及动手实践

如果使用 infer 参数,使用 gzip、bz2、zip 或者解压文件名中以 ‘.gz’、‘.bz2’、‘.zip’ 或 ‘xz’ 这些后缀的文件,否则不解压。...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...) 访问一行某个元素的时候, 可以通过列名直接访问: 使用 itertuples 遍历打印每行: def itertuples_time(df): for nt in df.itertuples...访问一行某个元素的时候, 需要getattr函数 使用iteritems遍历一行 这个访问一行元素的时候, 用的是的数字索引 3....这样我们就可以在 Python 里,直接用 SQL 语句中对 DataFrame 进行操作,举个例子: import pandas as pd from pandas import DataFrame

1.7K10

Pandas快速上手!

如果使用 infer 参数,使用 gzip、bz2、zip 或者解压文件名中以 ‘.gz’、‘.bz2’、‘.zip’ 或 ‘xz’ 这些后缀的文件,否则不解压。...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...) 访问一行某个元素的时候, 可以通过列名直接访问: 使用 itertuples 遍历打印每行: def itertuples_time(df): for nt in df.itertuples...访问一行某个元素的时候, 需要getattr函数 使用iteritems遍历一行 这个访问一行元素的时候, 用的是的数字索引 3....这样我们就可以在 Python 里,直接用 SQL 语句中对 DataFrame 进行操作,举个例子: import pandas as pd from pandas import DataFrame

1.3K50
领券