首先我们使用pandas提供的' iterrows() '函数遍历DataFrame ' df '。' iterrows() '函数遍历DataFrame的行,在迭代期间返回(index, row)对。 import time start = time.time() # Iterating through DataFrame using iterrows for idx, row in df.iterrows(): if row.a == ...
append(row,ignore_index=True) a b c d 0 1 3 3 4 1 5 6 7 8 2 9 10 11 12 >>> 用loc指定位置添加一行 >>> df.loc[2]=[9,10,11,12] >>> df a b c d 0 1 3 3 4 1 5 6 7 8 2 9 10 11 12 >>> 指定位置插入一行,索引非数字 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 ...
索引的选择主要是基于标签的选择和基于位置的选择,对于索引来说,位置序号默认从0开始,到length(index)-1 结束。 对于数据框而言,如果没有填写row_indexer 或 column_indexer,那么表示所有的row或column。在row_indexer和column_indexer中,可以使用连续的标签,比方说,0:4,表示从0到4的一个range,即0、1、2、3,...
df.iloc[row_index, column_index] # 通过标签或位置选择数据 df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter(regex='regex') # 随机选择 n 行数据 df.sample(n=5)数据...
iterrows(): print(row_index, row) """ 输出: 0 col1 -0.087832 col2 -1.324081 col3 1.313132 Name: 0, dtype: float64 1 col1 0.329817 col2 0.342322 col3 1.289371 Name: 1, dtype: float64 2 col1 -0.053737 col2 0.161058 col3 0.523620 Name: 2, dtype: float64 3 col1 -1.178437 col2...
序列是一维数组,只有一个维度,那就是row,在序列中为Index命名就是设置行轴的名称。 >>> sd=pd.Series(data=['a','b'],index=pd.Index([101,102],name='idx_name'),name='series_name') idx_name101a102b Name: series_name, dtype: object ...
df.sort_index(axis=1)# 会把列按列名顺序排列 2、数值排序sort_values() df.Q1.sort_values()df.sort_values('Q4')df.sort_values(by=['team', 'name'],ascending=[True, False]) 其他方法: s.sort_values(ascending=False) # 降序s.sort_values(inplace=True...
# 迭代指定的列 for i in df.name: print(i) # 迭代索引和指定的两列 for i,n,q in zip(df.index, df.name,df.Q1): print(i, n, q) 2、df.iterrows() # 迭代,使用name、Q1数据 for index, row in df.iterrows(): print(index, row['name'], row.Q1) ...
iloc[row] = 'No_Game' 在这个案例中是阿森纳,在实现目标之前要确认阿森纳参加了哪些场比赛,是主队还是客队。但使用标准循环非常慢,执行时间为20.7秒。 那么,怎么才能更有效率? Pandas 内置函数: iterrows ()ー快321倍 在第一个示例中,循环遍历了整个DataFrame。iterrows()为每一行返回一个Series,它以索引对的...
>>> df.to_csv('data/new_table.csv', index=False) # 保存时除去行索引 >>> df.to_excel('data/new_table2.xlsx', sheet_name='Sheet1') # xls或xlsx格式,需要安装openpyxl 1. 2. 3. 基本数据结构 1、Series 一种类似于一维数组的对象,是由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据...