import pandas as pd cars = pd.read_csv('cars.csv', index_col = 0) # Code for loop that adds COUNTRY column for lab, row in cars.iterrows(): cars.loc[lab,'COUNTRY'] = str.upper(row['country']) # Print cars print(cars)
44w行的表格,一次loop在121ms左右,如果表格上亿行,那么就在几十秒到几百秒之间,如果上千亿行呢,就是几万秒到几十万秒之间(理想情况),所以仍然是很慢的。 如果循环是必须的,找一个更好的方式去遍历行,比如用iterrows()方法。iterrows()是一个生成器,遍历DataFrame的所有行并返回每一行的索引,除了包含行自身...
for value in sequence: #Body of Loop 我们可以使用多种方法在 DataFrame 上运行for循环，例如，...
如果使用循环,您将遍历整个对象。 Python 没有利用任何内置函数,所以速度非常慢。 在本文的示例数据中,有65列和1140行,包含了2016-2019赛季的足球比赛结果。 我们想要创建一个新列,用于表示某个特定的球队是否打了平局。操作如下: def soc_loop(leaguedf,TEAM,): leaguedf['Draws'] = 99999 for row in range...
使用迭代器:Pandas的迭代器方法iterrows()和itertuples()可以遍历DataFrame的行或元组,相较于普通的for循环,在处理大型数据集时更加高效。迭代器方法返回的是一个包含索引和行数据的元组,可以在循环中直接使用。 使用Pandas内置函数:Pandas提供了很多内置函数,可以用于数据处理和转换操作,这些函数已经高度优化,并且能够...
然后使用for循环来遍历df,根据apply函数逻辑添加新的特征,如下: >>># 不赞同这种操作 >>>@timeit(repeat=3, number=100) ...defapply_tariff_loop(df): ..."""用for循环计算enery cost,并添加到列表""" ...energy_cost_list = [] ...foriinrange(len(df)): ...
通常情况下,使用循环遍历DataFrame或Series的每一行或每一个元素是低效的,因为pandas提供了许多内置的向量化操作和函数,可以更高效地处理数据。 在pandas中,可以使用apply()函数来应用一个自定义函数或lambda函数到DataFrame或Series的每一行或每一个元素上,而不需要显式地使用循环。apply()函数会自动遍历数据,并将每...
遍历44万行表格，crude loop需121毫秒，上千亿行则需几万到几十万秒。iterrows()方法作为改进，它是一个生成器，逐行遍历DataFrame，效率高于crude loop。apply()方法则沿特定轴线应用函数，比iterrows()更高效。然而，自己实际测试发现，for循环比apply()快，这表明使用apply()的优化程度不够。深入理解...
然后使用for循环来遍历df,根据apply函数逻辑添加新的特征,如下: >>> # 不赞同这种操作 >>> @timeit(repeat=3, number=100) ... def apply_tariff_loop(df): ... """用for循环计算enery cost,并添加到列表""" ...
%%timeitforidx, rowindf.iterrows(): df.loc[idx,"评估"] = eval_stock(row) 运行结果: 36.4s ±367ms perloop(mean ±std. dev. of7runs,1loopeach) 执行一次要36秒多,效率很低。 2.2. apply方法 apply方法是pandas提供的一种灵活处理数据的接口,它允许我们传入一个自定义函数来处理数据。