与iterrows()和itertuples()相比,iteritems()更适用于需要同时访问行索引、列标签和值的场景。然而,由于它需要额外的内存来存储行索引和列标签,因此它的性能可能不如其他两种方法。示例代码: import pandas as pd # 创建一个简单的DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], ...
df.set_value(idx,'GC%',gc_content(sequence,percent=False,verbose=False)) df.set_value(idx,'G4 repeats', sum([len(list(i)) for i in g4_scanner(sequence)])) df.set_value(idx,'max flexibility',max([item[1] for item in dna_flex(sequence,verbose=False)])) 我尝试使用multiprocessing...
= 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(速度等级: ) df1['test'] = df['test'].apply(lambda x: x if x == 1 else 0) Apply是pandas的一个...
iterrows()是在数据框中的行进行迭代的一个生成器,返回每行的索引以及一个包含行本身的对象。 二、实操 建立测试数据集。 importpandasaspdimportnumpyasnp df = pd.DataFrame({'a':range(5),'b':list('abcde'),'c': np.random.randn(5),'d': np.random.randn(5),'e': np.random.randn(5) }) ...
iterrows())[1] itr Python Copy输出:在上面的例子中,我们使用Pandas DataFrame.iterrows()来迭代数字数据框的行。示例2:import pandas as pd # Creating a data frame df = pd.DataFrame([['Animal', 'Baby', 'Cat', 'Dog', 'Elephant', 'Frog', 'Gragor']]) # Iterating over the data frame ...
iterrows()- 遍历行(索引,序列)对 itertuples()- 遍历 行为namedtuples iteritems() 将每列作为关键字值进行迭代,并将标签作为键和列值作为Series对象进行迭代。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=['col1','col2','col3']) ...
相比`iterrows()`,`itertuples()`方法更高效,因为它返回的是命名元组(namedtuple),避免了Series对象的创建。 示例代码: ```python # 使用itertuples()逐行处理 for row in df.itertuples(): print(f"Index: {row.Index}") print(f"Name: {row.name}, Age: {row.age}, City: {row.city}") ...
iterrows方法的基本语法如下: forindex,rowindf.iterrows():# 对每一行数据进行处理 1. 2. 其中,df是一个DataFrame对象,index表示行索引,row表示行数据。在for循环中,我们可以对每一行的数据进行操作和处理。 代码示例 假设我们有以下一份旅行记录的DataFrame: ...
现在我们应用 iterrows() 函数来获取行的每个元素。 # importing pandas as pdimport pandas as pd# 列表字典dict = {'name':["aparna", "pankaj", "sudhir", "Geeku"],'degree': ["MBA", "BCA", "M.Tech", "MBA"],'score':[90, 40, 80, 98]}# 从字典创建数据框df = pd.DataFrame(dict)...
print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 现在我们应用 iterrows() 函数来获取行的每个元素。 # importing pandas as pd importpandasaspd # 列表字典 dict={'name':["aparna","pankaj","sudhir","Geeku"], 'degree': ["MBA","BCA","","MBA"], ...