iteritems是面向列的迭代设计,items函数的功能目前与其相同; iterrows和itertuples都是面向行的迭代设计,其中iterrows以元组对的形式返回,但返回的各行Series可能无法保留原始数据结构类型;而itertuples则以namedtuple形式返回各行信息,行索引不再单独显示而是作为namedtuple中的一项,并可通过itertuples参数加以设置是否保留。
importpandasaspd# 创建一个简单的 DataFramedata = {'A': [1,2,3],'B': [4,5,6],'C': [7,8,9]} df = pd.DataFrame(data)# 计算每列的和forcolumn_name, column_dataindf.items(): print(f"{column_name}列的和:{column_data.sum()}")...
iterrows()次之,因为它需要逐行处理数据。而iteritems()的性能最差,因为它需要额外的内存来存储行索引和列标签。因此,在选择迭代方法时,我们需要根据具体需求来选择最合适的方法。总结:Pandas中的iterrows、itertuples和iteritems三种迭代方法各有特点,我们可以根据实际需求选择最适合的方法。在访问数据时,使用列名比使用...
items() 方法生成 DataFrame 的迭代器对象,允许我们迭代 DataFrame 的每一列。iteritems() 方法生成 DataFrame 的迭代器对象,允许我们迭代 DataFrame 的每一列。注意:此方法与 iteritems() 方法作用相同。每次迭代都会生成一个 label 对象和一个 column 对象。标签...
df.filter(items=['Q1', 'Q2']) # 选择两列df.filter(regex='Q', axis=1) # 列名包含Q的列df.filter(regex='e$', axis=1) # 以e结尾的列df.filter(regex='1$', axis=0) # 正则,索引名以1结尾df.filter(like='2', axis=0) # 索引中有2的# 索引...
遍历行和列效率最高的是apply方法,其次是使用迭代器。使用迭代器有for_ zip、itertuples、iterrows、items四种方法,最慢的iterrow使用效率可以比 iloc等切片方法快300多倍。 结合资料和我自己在700行的测试,5种方法效率中,for_ zip>itertuples>apply>items>iterrows。for_zip约为itertuples的11倍,itertuples约为...
DataFrame.from_records(items, columns=['reply', 'pv']) 3、用pandas创建数据表: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df = pd.DataFrame({ "id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006], "date":pd.date_range('20130102', periods=6), "city":['Beijing ', 'SH', ' guangzhou ', ...
items:表示包含的字段 regex:表示使用正则 ge函数 进行比较的一个函数:ge表示greater equal hist函数 pandas内置的绘制直方图的函数 df4 = pd.DataFrame({ 'length': [1.5,0.5,1.2,0.9,3], 'width': [0.7,0.2,0.15,0.2,1.1] }, index=['pig','rabbit','duck','chicken...
items()方法 pandas当中的items()方法可以用来遍历数据集当中的每一列,同时返回列名以及每一列当中的内容,通过以元组的形式,示例如下 df=pd.DataFrame({'species':['bear','bear','marsupial'],'population':[1864,22000,80000]},index=['panda','polar','koala'])df ...
Pandas 的DataFrame.items()方法用于迭代 DataFrame 中的所有列名 (string) 和列值 (Series) 对。 参数 方法items()不带任何参数。 返回值 column_name(string) 和content(Series) 的迭代器。 警告 请勿在循环内修改column_name和content,因为源DataFrame 可能会也可能不会被修改。