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)
在pandas DataFrame上循环/迭代是指遍历DataFrame中的每一行或每一列来执行特定的操作。在这个过程中,可以使用循环语句或者使用内置的迭代函数来实现。 循环/迭代DataFrame的每一行: 要在DataFrame上循环每一行,可以使用iterrows()函数。iterrows()函数返回一个迭代器,可以遍历DataFrame的每一行,并且对每一行进行操作。
使用Pandas 内置函数: iterrows (),快321倍 在上一个示例中,我们循环遍历了整个 DataFrame。 Iterrows ()为每一行返回一个 Series,因此它以索引对的形式遍历 DataFrame,以 Series 的形式遍历感兴趣的列。 这使得它比标准循环更快: def soc_iter(TEAM,home,away,ftr): #team, row['HomeTeam'], row['AwayTe...
Apply是pandas的一个常用函数,通常的用法是内接一个lambda匿名函数,从而对dataframe的每一行都进行循环处理。在测试例子中,apply的速度为0.027s,比下标循环快了811倍。 方法4:Pandas内置向量化函数(速度等级: ) res = df.sum() Pandas为我们提供了大量的内置向量化函数,比如sum,mean就可以快速计算某一列的求和和平...
Apply是pandas的一个常用函数,通常的用法是内接一个lambda匿名函数,从而对dataframe的每一行都进行循环处理。在测试例子中,apply的速度为0.027s,比下标循环快了811倍。 方法4:Pandas内置向量化函数(速度等级: ) res = df.sum() Pandas为我们提供了大量的内置向量化函数,比如sum,mean就可以快速计算某一列的求和和平均...
要在pandas中迭代DataFrame的行,可以使用: DataFrame.iterrows() forindex, rowindf.iterrows():printrow["c1"], row["c2"] Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) DataFrame.itertuples() forrowindf.itertuples(index=True, name='Pandas'):printgetattr(row,"c1"), getattr(row,"c2") ...
创建一个与df_1具有相同结构的空DataFrame df_2来存储计数。使用NumPy数组和布尔掩码来有效地过滤test_...
这是一件坏事。我将切换到while循环并测试dataframe的长度：比如说
pandas 遍历DataFrame 使用df.iterrows()获取可迭代对象, 然后使用for循环遍历即可 for index, row in df.iterrows(): print(index, row) 赞
DataFrame.iterrow()for index, row in df.iterrows(): &...