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...
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""" ... energy_cost_list = [] ... for i in range(len(df)): ... # 获取用电量...
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，...
使用for循环向pandas数据框添加列可以通过以下步骤实现: 首先,创建一个空的数据框,可以使用pandas的DataFrame函数来创建一个空的数据框对象。例如: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd df = pd.DataFrame() 然后,使用for循环遍历需要添加的列数据。假设我们有一个包含要添加的列数据的列表,可以使用zip函数将列名...
传统方法(遍历) lambda的用法 apply 的用法 公式用法: MAP 的用法 结合lamda x 实操2-BMI分级 Group by 的用法 日常对pandas DataFrame的处理,往往离不开对DataFrame中的行、列、组进行处理与计算,刚学会Python基础的朋友有可能还停留在傻傻写for loop 或写一堆公式来处理的阶段,掌握lambda、apply、map、groupby的...
在上面的代码中,我们将列表放入到Pandas系列。我们还创建了一个字典,显示了想要的映射,将每个食品项分类成“Protein”或“Carbs”。这是尝试性质的示例,但如果该系列规模很大,假设有1000000项 ,那么遍历它根本不可行。 我们可以使用Pandas内置的.map()函数编写函数,以优化的方式执行映射,而不是使用基本的for-loop。
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)): ...
Datatrames 是 pandas 对象,具有行和列。 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: ...
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): ..."""Calculate costs in loop. Modifies `df` inplace.""" ...energy_cost_list = [] ...