pandas for循环list append
时间: 2023-04-26 17:03:55 浏览: 194
pandas可以使用for循环遍历列表,并使用append方法将数据添加到DataFrame中。例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['name', 'age'])
# 定义一个列表
data_list = [('Tom', 20), ('Jerry', 25), ('Lucy', 30)]
# 使用for循环遍历列表,并将数据添加到DataFrame中
for data in data_list:
df = df.append({'name': data[0], 'age': data[1]}, ignore_index=True)
# 打印DataFrame
print(df)
```
输出结果为:
```
name age
0 Tom 20
1 Jerry 25
2 Lucy 30
```
在循环过程中,我们使用了append方法将每个元组中的数据添加到DataFrame中。注意,我们需要设置ignore_index参数为True,以避免索引重复。
相关问题
pandas使用循环语句查询
在Pandas中使用循环语句查询数据可以通过使用for循环结合条件语句来实现。首先,你需要导入Pandas模块并读取你的数据集。然后,你可以使用for循环遍历数据集中的每一行,并在循环中使用条件语句来筛选符合条件的数据。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv("your_dataset.csv")
# 创建一个空的DataFrame来存储查询结果
result = pd.DataFrame(columns=df.columns)
# 使用循环语句查询数据
for index, row in df.iterrows():
# 在这里编写你的条件语句
if row\['column_name'\] == 'value':
# 将符合条件的行添加到结果DataFrame中
result = result.append(row)
# 打印查询结果
print(result)
```
在上面的代码中,你需要将"your_dataset.csv"替换为你的数据集文件名,"column_name"替换为你要筛选的列名,"value"替换为你要筛选的值。这样,循环将遍历数据集中的每一行,如果某一行满足条件,则将其添加到结果DataFrame中。最后,你可以打印查询结果或对其进行其他操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [厉害了,在Pandas中用SQL来查询数据,效率超高](https://blog.csdn.net/weixin_40787712/article/details/123766847)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
pandas dateframe 转为非嵌套list
要将Pandas Dataframe转换为非嵌套List,可以使用以下方法:
1.将Dataframe转换为Numpy Array,然后转换为List
首先,可以使用`to_numpy()`方法将Dataframe转换为Numpy Array,然后使用`tolist()`方法将Numpy Array转换为List。以下是示例代码:
```
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 将Dataframe转换为Numpy Array,然后转换为List
data = df.to_numpy().tolist()
print(data) # [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]
```
2.使用循环和`values.tolist()`方法转换
可以使用循环遍历Dataframe中的每一行,然后使用`values.tolist()`方法将每一行转换为List,并将其添加到一个新List中。以下是示例代码:
```
import pandas as pd
# 创建一个Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 使用循环和values.tolist()方法转换
data = []
for index, row in df.iterrows():
data.append(row.values.tolist())
print(data) # [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]
```
以上这两种方法都可以将Pandas Dataframe转换为非嵌套List。具体选择哪种方法取决于个人偏好和需要解决的问题。