方法#1:使用DataFrame.iteritems(): Dataframe类提供了一个成员函数iteritems(),该函数提供了一个迭代器,该迭代器可用于迭代数据帧的所有列。对于Dataframe中的每一列,它将返回一个迭代器到包含列名称及其内容为序列的元组。 代码: import pandasaspd # List of Tuples student
代码: importpandasaspd# List of Tuplesstudents=[('Ankit',22,'A'),('Swapnil',22,'B'),('Priya',22,'B'),('Shivangi',22,'B'),]# Create a DataFrame objectstu_df=pd.DataFrame(students,columns=['Name','Age','Section'],index=['1','2','3','4'])# Iterate...
# from a Series ser = pd.Series(range(3), index=list("abc"), name="ser") print("ser:", ser) print("DataFrame df13:", pd.DataFrame(ser)) # Series 里面定义的name,就是DataFrame里面的列 名称 print("DataFrame df14:", pd.DataFrame(ser, columns=["ser"])) print("DataFrame df15:",...
DataFrame( result, columns=[ "F_UBuildID", "F_DaqDatetime", "F_DaqData", "F_CreateTime"])) # 在指定位置添加列 new_colunms_list = ["序号", "掉线记录时间", "建筑编号", "建筑名称", "建筑功能", "接入时间"] df_new1 = df_1.reindex(columns=new_colunms_list, fill_value=now...
import polars as pl pl_data = pl.read_csv(data_file, has_header=False, new_columns=col_list) 运行apply函数,记录耗时: pl_data = pl_data.select([ pl.col(col).apply(lambda s: apply_md5(s)) for col in pl_data.columns ]) 查看运行结果: 3. Modin测试 Modin特点: 使用DataFrame作为基本...
iterrows(): 将DataFrame迭代为(insex, Series)对。 itertuples(): 将DataFrame迭代为元祖。 iteritems(): 将DataFrame迭代为(列名, Series)对 有如下DataFrame数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11, 'c2':110}, {...
Map returns an interator from a list y = map(lambda i: i ** 2, list) decorator装饰器 装饰器是把一个要执行的函数包含在wrapper函数里面,并且在要执行的函数前后去执行代码 classmethod和staticmethod staticmethod不需要已经实例化的类的函数来作为输入,可以传入任何东西。method中不使用self就不会改变class ...
Passing a list of tuples, cudf.DataFrame([ (1, 'a') , (2, 'b') , (3, 'c') , (4, None) ], columns=['ints', 'strings']) You can also convert to and from other memory representations: From an internal GPU matrix represented as anDeviceNDArray, ...
python dataframe group by 后调用 dataframe groupby详解 目录 序 一、基本用法 二、参数源码探析 入参 by axis level as_index sort group_keys squeeze observed dropna 返回值 三、4大函数 agg transform apply filter 四、总结 五、参考文档 序 最近在学习Pandas,在处理数据时,经常需要对数据的某些字段进行...
s.unique() #唯一值数据,返回array格式 (3)数据筛选 数据筛选的本质无外乎就是根据行和列的特性来选择满足我们需求的数据,掌握这些基本的筛选方法就可以组合复杂的筛选方法。 df["col1"] #选择某一列,返回的是Series类型 df[["col1"]] #选择某一列,返回的是DataFrame类型 ...