# Import cars data 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)...
# <TimeitResult : 451 ms ± 34 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)> 完整的函数调用 m = "Iterating over the rows" add_to_df(n = n, m = m, x = vars(_), outputdf = outputdf) 试验 上面是代码,下面开始用上...
for index, row in data.iterrows(): name = row.values[0] regions = row.filter(regex = '^Region').values body of loop 在for循环的主体中,我不再需要变量行,只需要名称和区域。所以对我来说,代码有点过载。 我现在的问题是: 他们是否有办法让一切变得简单一点,也许是某种形式的for循环: for index...
该循环方式是通过iterrows进行循环,ind和row分别代表了每一行的index和内容。测试例子大概需要0.07s,比起下标循环速度提升了321倍。方法3:Apply循环(速度等级: ) 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...
方法2:Iterrows循环 (速度等级::sheep:) i = 0 for ind, row in df.iterrows(): if row['test'] != 1: df1.iloc[i]['test'] = 0 i += 1 该循环方式是通过iterrows进行循环,ind和row分别代表了每一行的index和内容。测试例子大概需要0.07s,比起下标循环速度提升了321倍。 方法3:Apply循环(速度...
mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)Iterrows方法比for循环更快，但itertuples方法是最快的。另外就是Apply方法允许我们对DF中的序列执行任何函数。def foo(val): if val > 50000: return "High" elif val <= 50000 and val > 10000: return "Mid Level" else: return "Lo...
[88, 92, 95, 70]} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age', 'Stream', 'Percentage']) print("Given Dataframe :\n", df) print("\nIterating over rows using iterrows() method :\n") # iterate through each row and select # 'Name'...
#559 ms ± 10.1 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each) #Read %timeit df=pd.read_csv("df.csv") #1.89 s ± 22.4 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each) %timeit df=pd.read_pickle("df.pickle") ...
但是,许多人建议不要使用它,因为仍然有更快的方法,并且 iterrows() 不保留跨行的数据类型。这意味着,如果在数据帧上使用 iterrow(),则可以更改数据类型,这会导致很多问题。要保留数据类型,还可以使用 itertuples()。我们不会在这里详细讨论,因为我们要关注效率。你可以在这里找到官方文件: https://pandas.py...
loop directly...Wall time:29.2s loopwithiterrows...Wall time:10.6s 实验证明iterrow的效果在三倍以上。 1.2apply方法 dataframe是一种列数据,apply对特定的轴计算做了优化,在针对特定轴(行/列)进行运算操作的时候,apply的效率甚至比iterrow更高.