这是我的 第389篇原创文章。一、引言 在Python中,使用 pandas 库处理 DataFrame 是非常常见的操作。如果你需要循环遍历每一行,并根据处理结果在该行新增几列,假设我们有一个 DataFrame,包含两列 A 和 B,我们…
然后,我们使用apply()函数将这个操作应用到DataFrame的每一行上,并将结果存储在新列Sum中。 总结来说,Pandas提供了多种遍历DataFrame的方法,你可以根据具体需求选择合适的方法。.iterrows()和.iteritems()是两种直接遍历的方法,而apply()函数则提供了一种更灵活和强大的遍历方式。
"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)# 使用 iterrows() 函数遍历行for i, j in df.iterrows():print(i, j)print() ...
最简单的方法是通过列名遍历DataFrame的列。可以使用`DataFrame.columns`属性获取所有列名,然后逐个访问列: ```python import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1. 2. 3], 'B': [4. 5. 6], 'C': [7. 8. 9]} df = pd.DataFrame(data) # 遍历DataFrame的列 for col in d...
遍历DataFrame的每一行可以使用iterrows()方法,这个方法会返回每一行的索引和数据。你可以通过一个简单的for循环来访问每一行的内容。例如,使用for index, row in df.iterrows():可以让你对每一行进行操作,row是一个包含该行数据的Series对象。 使用Pandas的apply方法遍历DataFrame有什么优势?
itertuples()方法是另一种遍历DataFrame行的方式。与iterrows()不同,itertuples()返回的是一个命名元组,这使得它在某些情况下更高效。 基本用法 itertuples()返回的命名元组可以通过属性名访问数据。以下是一个示例: import pandas as pd 创建一个简单的DataFrame ...
我们可以遍历列名并选择所需的列。 代码: import pandasaspd # List of Tuples students= [('Ankit',22,'A'), ('Swapnil',22,'B'), ('Priya',22,'B'), ('Shivangi',22,'B'), ] # Create a DataFrameobjectstu_df= pd.DataFrame(students, columns =['Name','Age','Section'], ...
所以我得到了一个包含单列和大量数据的 pandas DataFrame。 我需要访问每个元素,而不是更改它(使用 apply()),而是将其解析为另一个函数。 当循环遍历 DataFrame 时,它总是在第一个之后停止。 如果我之前将其转换为列表,那么我的数字都在大括号中(例如 [12] 而不是 12),从而破坏了我的代码。
在Pandas Dataframe 中,我们可以通过两种方式迭代元素: 遍历行 遍历列 遍历行: 为了迭代行,我们可以使用三个函数 iteritems()、iterrows()、itertuples()。这三个函数将有助于对行进行迭代。 使用iterrows() 对行进行迭代 为了迭代行,我们应用了 iterrows() 函数,该函数返回每个索引值以及包含每行数据的序列。
在Python中,遍历每个DataFrame组的最快方法是使用groupby()函数和apply()函数的结合。groupby()函数用于按照指定的列或条件将DataFrame分组,而apply()函数可以对每个组应用自定义的函数。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'Group': ['A', 'A', ...