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pandas按行按遍历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(): 按行遍历,将DataFrame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。...import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1’:11, ‘c2’:110}, {‘c1’:12, ‘c2’:123}] df = pd.DataFrame..., ‘name’) for row in df.itertuples(): print(getattr(row, ‘c1’), getattr(row, ‘c2’)) # 输出每一行 1 2 按遍历

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pyspark给dataframe增加新实现示例

熟悉pandaspythoner 应该知道给dataframe增加一很容易,直接以字典形式指定就好了,pyspark中就不同了,摸索了一下,可以使用如下方式增加 from pyspark import...Jane”, 20, “gre…| 10| | Mary| 21| blue|[“Mary”, 21, “blue”]| 10| +—–+—+———+——————–+——-+ 2、简单根据某进行计算...比如我想对某做指定操作,但是对应函数没得咋办,造,自己造~ frame4 = frame.withColumn("detail_length", functions.UserDefinedFunction...20, “gre…| 3| | Mary| 21| blue|[“Mary”, 21, “blue”]| 3| +—–+—+———+——————–+————-+ 到此这篇关于pyspark给dataframe...增加新实现示例文章就介绍到这了,更多相关pyspark dataframe增加内容请搜索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ZaLou.Cn!

3.2K10

Pandas知识点-统计运算函数

使用DataFrame数据调用max()函数,返回结果为DataFrame中每一最大值,即使数据是字符串或object也可以返回最大值。...min(): 返回数据最小值。使用DataFrame数据调用min()函数,返回结果为DataFrame中每一最小值,即使数据是字符串或object也可以返回最小值。...使用DataFrame数据调用mean()函数,返回结果为DataFrame中每一平均值,mean()与max()和min()不同是,不能计算字符串或object平均值,所以会自动将不能计算省略...使用DataFrame数据调用median()函数,返回结果为DataFrame中每一中位数,median()也不能计算字符串或object中位数,会自动将不能计算省略。 ?...此外,还有一些统计函数本文没有介绍,比如count()统计数据量、abs()求绝对值等。

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python中pandas库中DataFrame对行和操作使用方法示例

用pandas中DataFrame时选取行或: 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最后一行,返回DataFrame data.loc['a',['w','x']] #返回‘a'行'w'、'x',这种用于选取行索引索引已知 data.iat...(1) #返回DataFrame第一行 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对行和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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Python数据分析笔记——Numpy、Pandas库

还有abs、exp、sin、cos、log、sum、mean(算术平均数)、cumsum(所有元素累计和)、cumprod(所有元素累计积)、sort(将元素进行排序)等函数。...2、DataFrame (1)概念: DataFrame是一个表格型数据结构,含有一组有序,每可以是不同值类型(数值、字符串、布尔值等)。...如果指定了序列、索引,则DataFrame会按指定顺序及索引进行排列。 也可以设置DataFrameindex和columnsname属性,则这些信息也会被显示出来。...(3)获取DataFrame值(行或) 通过查找columns值获取对应。(下面两种方法) 通过索引字段ix查找相应行。 (4)对进行赋值处理。 对某一可以赋一个标量值也可以是一组值。...(从0开始计数) 6、汇总和计算描述统计 就是针对数组进行常用数学和统计运算。大部分都属于约简和汇总统计。 其中有求和(sum)运算、累计(cumsum)运算、平均值(mean)等运算。

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Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 中特定

pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 将这个随机数数组与 DataFrame数据合并成一个新 NumPy 数组。...然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。在这个 DataFrame 中,“label” 作为列名,列表中元素作为数据填充到这一中。...values 属性返回 DataFrame 指定 NumPy 表示形式。...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和 DataFrame 中特定值,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本数据处理和数组操作。

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pandas库简单介绍(4)

下面是对一个DataFrame一个示例: import pandas as pd import numpy as np frame = pd.DataFrame([[2, np.nan], [7, -...值 cumsum 累计值 cummin, cummax 累计最小值和最大值 cumprod 值累计积 pct_change 计算百分比 ---- 5.2 相关性和协方差 相关性和协方差分别用到了...例如,frame['one'].corr(frame['two'])表示frame'one'和'two'两相关性;frame['one'].cov(frame['two'])表示frame两协方差...;利用corrwith来计算每一对某一相关性,例如frame.corrwith(frame['two'])计算每一对two相关性,也可以传入axis='columns'逐行计算。...,可能要计算DataFrame多个相关直方图,使用方法如下: data = pd.DataFrame({'A':[1, 5, 4, 100, 5], 'B

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Pandas基础操作学习笔记

仅由一组数据即可产生简单Series #DataFrame:一个表格型数据结构,含有一组有序,每可以是不同值类型(数值、字符串、布尔值等),DataFrame既有行索引也有索引,可以被看做是由...中取值 #可以直接通过索引获取指定数据 #要通过行索引获取指定行数据需要ix方法 data={'2017':['01','02','03','04'],'profits':[50,20,60,100...#相关系数与协方差 #唯一值、值计数以及成员资格 #count 非NA值数量 #describe方法针对Series或各DataFrame列计算总统计 #min/max 计算最小值、最大值 #argmin...mean 值平均数 #median 值算术中位数(50%分位数) #mad 根据平均值计算平均绝对离差 #var 样本数值方差 #std 样本值标准差 #cumsum 样本值累计和 #cummin...、cummax 样本值累计最小值、最大值 #cumprod 样本值累计积 #Pct_change 计算百分数变化 a=np.arange(1,21) b=np.linspace(0,100,20)

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一个函数、一个案例,手把手带你学习Pandas统计汇总函数!

今天为大家讲述统计汇总函数中26个函数。 ? 注明: 由于实际问题中,表格数据每一行代表一个样本,每一代表一个字段,一般情况下对行操作意义不大,主要是对每个不同进行操作。...因此,下面我们仅讲述对操作。 为了讲述这些函数,我们先构造一些数据源,方便我们用于操作。...(data=data, index=date_range, columns=['a', 'b', 'c']) df1 df2 = pd.DataFrame({'Q...4. count count():计数(统计非缺失元素个数); ? 5. size size:计数(统计所有元素个数); ? 6. median median():计算中位数; ?...16. cumsum、cumprod cumsum():运算累计和;cumprod():运算累计积; ?

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Pandas 25 式

目录 查看 pandas 及其支持项版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择 把字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...反转列序 反转 drinks 表顺序。 ? 这个数据集按国家列出了酒水平均消耗量,如果想反转列序该怎么办?...这样,行序就已经反转过来了,索引也重置为默认索引。 5. 反转列序 与反转行序类似,还可以用 loc 从左到右反转列序。 ?...逗号前面的分号表示选择所有行,逗号后面的 ::-1 表示反转列,这样一来,country 就跑到最右边去了。 6. 按数据类型选择 首先,查看一下 drinks 数据类型: ?...选择行与 本例使用大家都看腻了泰坦尼克数据集。 ? 这个数据集包括了泰坦尼克乘客基本信息以及是否逃生数据。 用 describe() 方法,可以得到该数据集基本统计数据。 ?

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数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式,长文建议收藏

目录 查看 pandas 及其支持项版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择 把字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...反转列序 反转 drinks 表顺序。 ? 这个数据集按国家列出了酒水平均消耗量,如果想反转列序该怎么办?...这样,行序就已经反转过来了,索引也重置为默认索引。 5. 反转列序 与反转行序类似,还可以用 loc 从左到右反转列序。 ?...逗号前面的分号表示选择所有行,逗号后面的 ::-1 表示反转列,这样一来,country 就跑到最右边去了。 6. 按数据类型选择 首先,查看一下 drinks 数据类型: ?...选择行与 本例使用大家都看腻了泰坦尼克数据集。 ? 这个数据集包括了泰坦尼克乘客基本信息以及是否逃生数据。 用 describe() 方法,可以得到该数据集基本统计数据。 ?

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几个高效Pandas函数

Query Query是pandas过滤查询函数,使用布尔表达式来查询DataFrame,就是说按照规则进行过滤操作。...Insert Insert用于在DataFrame指定位置中插入新数据。默认情况下新是添加到末尾,但可以更改位置参数,将新添加到任何位置。...我们只知道当年度值value_1、value_2,现在求group分组下累计值,比如A、2014之前累计值,可以用cumsum函数来实现。...用法: DataFrame.loc[] # 或者 DataFrame.iloc[] loc:按标签(column和index)选择行和 iloc:按索引位置选择行和 选择df第1~3行、第1~2数据...Nunique 注意:nunique()与unique()方法不同。 Nunique用于计算行或列上唯一值数量,即去重后计数

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盘一盘 Python 系列 - Cufflinks (下)

Cufflinks 可以不严谨分解成 DataFrame、Figure 和 iplot,如下图所示: 其中 DataFrame:代表 pandas 数据帧 Figure:代表可绘制图形,比如 bar...在颜色字符串前加 – 前缀可以反转色阶。举例 “accent” 和 “-accent” 色阶顺序正好相反。 fill:布尔格式,用于填充轨迹 (trace) 和坐标轴之间空白。...具体选项有 频率 frequency (桶高等于计数) 百分比 percent (桶高等于每桶中计数占总数比例) 概率 probability (桶高等于概率,桶宽为 1) 密度 density (桶高等于计数除以桶宽...第 11 到 13 行定义一个 DataFrame 值为第 9 行得到 price 列表 行标签为第 8 行得到 index 列表 标签为第 6 行定义好 columns 列表 处理过后,将每个股票收盘价合并成一个数据帧...如何 resample 计算累计收益率前面已经讲了就不重复了,关键是先用 pd.melt() 将宽表变成长表,使其用三 date, code 和 value,然后分别设为气泡 x 轴数据、y 轴数据

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20个能够有效提高 Pandas数据分析效率常用函数,附带解释和例子

Cumsum 示例dataframe 包含3个小组年度数据。我们可能只对年度数据感兴趣,但在某些情况下,我们同样还需要一个累计数据。...这样得到累积值在某些情况下意义不大,因为我们更需要不同小组累计数据。对于这个问题有一个非常简单方便解决方案,我们可以同时应用groupby和cumsum函数。...Melt Melt用于将维数较大 dataframe转换为维数较少 dataframe。一些dataframe中包含连续度量或变量。在某些情况下,将这些列表示为行可能更适合我们任务。...Describe describe函数计算数字基本统计信息,这些包括计数、平均值、标准偏差、最小值和最大值、中值、第一个和第三个四分位数。因此,它提供了dataframe统计摘要。 ?...inner:仅在on参数指定中具有相同值行(如果未指定其它方式,则默认为 inner 方式) outer:全部数据 left:左一dataframe所有数据 right:右一dataframe

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