rowindf.iterrows():row['column_name']=clean_data(row['column_name'])# 保存或更新数据 ...
import time start = time.time() # 使用iterrows遍历DataFrame for idx, row in df.iterrows(): # 创建新列 df.at[idx,'ratio'] = 100 * (row["d"] / row["c"]) end = time.time() print(end - start) ### 105 Seconds 使用向量化 start = time.time() df["ratio"] = 100 * (df["...
下面是一个使用 iterrows 对 CSV 文件进行逐行处理的示例: ```python import pandas as pd # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv("example.csv") # 遍历数据框的每一行 for index, row in data.iterrows(): # 提取指定列数据 col1_data = row["col1"] # 对数据进行处理 col1_data_processed = [...
下面是一个简单的Python脚本,用于遍历Excel表格中的某一列数据: importpandasaspd# 读取Excel文件df=pd.read_excel('example.xlsx')# 遍历某一列数据forindex,rowindf.iterrows():print(row['data']) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 在上面的代码中,我们首先使用pd.read_excel方法读取了Excel文件,并将数据...
方法一:使用iterrows() DataFrame对象提供了iterrows()方法,该方法可以用来遍历每一行。在遍历过程中,可以获取每一行的索引和数据。 以下是使用iterrows()方法遍历Excel行的示例代码: importpandasaspd df=pd.read_excel('example.xlsx')forindex,rowindf.iterrows():# 处理每一行的数据print(index,row) ...
df=pd.read_csv('data.csv')defclean_data(value):# 清洗逻辑returncleaned_valueforindex,rowindf.iterrows():row['column_name']=clean_data(row['column_name'])# 保存或更新数据 6.3 并行和并发编程 在多线程或异步编程中,迭代器可以作为任务队列,分发任务给不同的线程或协程: ...
import smtplibimport pandas as pdfrom email.mime.text import MIMEText data = pd.read_csv('recipients.csv') for index, row in data.iterrows(): server = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587) server.starttls() server.login('youremail@gmail.com', 'password') message = MIMEText...
yag=yagmail.SMTP('your_email@example.com','your_password')# 循环发送邮件for_,customerincustomers.iterrows():# 填充模板 template=Template(template_text)body=template.substitute(customer_name=customer['name'],purchase_history=customer['purchase_history'])# 发送邮件 ...
df = pd.read_excel('example.xlsx') # 创建主窗口 root = tk.Tk() root.title('Excel Data Display') # 创建列表框 listbox = tk.Listbox(root) # 遍历DataFrame的每一行,并将其添加到列表框中 for index, row in df.iterrows(): listbox.insert(tk.END, str(row)) # 将列表框添加到主窗口 ...
def calcutype(dataframe,model,xiangguandict): '''主函数''' typelist = {} xiangguan = {} res = {} pool = multiprocessing.Pool(40) for index, row in dataframe.iterrows(): scorearr = [] name = row['data_name1'].split(',') #data_name descrip = row['data_descrip1'].split(',...