没有合适的资源？快使用搜索试试~ 我知道了~

首页python中使用iterrows()对dataframe进行遍历的实例

python中使用iterrows()对dataframe进行遍历的实例

python

dataframe

19 下载量 65 浏览量更新于2023-05-11 评论收藏 84KB PDF 举报

身份认证购VIP最低享 7 折!

领优惠券(最高得80元）

试读

2页

今天小编就为大家分享一篇python中使用iterrows()对dataframe进行遍历的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

资源详情

资源评论

资源推荐

python中使用中使用iterrows()对对dataframe进行遍历的实例进行遍历的实例

今天小编就为大家分享一篇python中使用iterrows()对dataframe进行遍历的实例，具有很好的参考价值，希望对

大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

假设我们有一个很简单的假设我们有一个很简单的OTU表：表：

现在对这个表格进行遍历，一般写法为：现在对这个表格进行遍历，一般写法为：

import pandas as pd

otu = pd.read_csv("otu.txt",sep=" ")

for index,row in otu.iterrows():

print index

print row

这里的这里的iterrows()返回值为元组返回值为元组,(index,row)

上面的代码里，for循环定义了两个变量，index，row，那么返回的元组，index=index，row=row.

如果如果for循环时，只定义一个变量：循环时，只定义一个变量：

本内容试读结束，登录后可阅读更多

下载后可阅读完整内容，剩余1页未读，立即下载

对Python中DataFrame按照行遍历的方法

下面小编就为大家分享一篇对Python中DataFrame按照行遍历的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

python基础教程：pandas DataFrame 行列索引及值的获取的方法

pandas DataFrame是二维的,所以,它既有列索引,又有行索引上一篇里只介绍了列索引: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]}) print df # 结果: A B 0 0 3 1 1 4 2 2 5 行索引...

python学习之路：pandas中的series和dataframe.xlsx

根据Excel表格其中一列匹配更新另外一列到sqlserver数据库中的对应内容，python代码实例

首先需要使用pandas库读取Excel表格，然后利用pandas的函数对数据进行处理和匹配。首先，安装所需的库： ``` pip install pandas pip install pyodbc ``` 接下来，编写Python代码实例： ```python import pandas ...

用python读excel表格并生成一个字典，字典的键是订购实例ID，值是部门，然后用字典的键去另一个表格查找该键所对应的其他数据，然后按部门生成不同的excel表格。

1. 读取包含订购实例ID和部门信息的Excel表格，可以使用pandas库中的`read_excel()`函数，将数据存储到一个DataFrame对象中； 2. 将DataFrame对象转化为字典，其中订购实例ID作为键，部门作为值； 3. 读取包含其他...

python读表格，用函数方法输出订购实例ID对应的部门，输出一个字典，字典的键为订购实例ID，值为部门，利用输出的字典用函数从另一个表格中找出所有部门以及部门对应的订单的所有信息，根据同一部门输出同一部门所有的消息新建一个excel表格，有几个部门建几个表格

该代码将遍历所有的订购实例ID，并使用get_department_by_id函数来获取与每个ID对应的部门。然后，它将使用一个字典将订购实例ID映射到对应的部门。接下来，您可以使用以下代码从另一个Excel表格中获取所有部门...

用python面向对象思想建立excel中第一列与第二列以及后面各列的关系，从而用jieba对第第I列下各行之间进行相似性分析

首先，我们可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件，并将其存储为一个DataFrame对象。接下来，我们可以使用面向对象的思想来建立第一列与第二列以及后面各列之间的关系，我们可以将每一列都看作一个对象，并且在...

spark-submit运行Python代码的结构如下，出现了数据倾斜问题，即每次访问接口，得到的json数据量不同，该如何修改代码结构：a = [] b = [] for url in url_list: response = requests.get(url, params=params) html = response.text data = json.loads(html) # 对Data做相关数据处理 ...... a.append(data['data']['key1']) b.append(data['data']['key2']) answer_pd= pd.DataFrame() answer_pd['a'] = a answer_pd['b'] = b conf = SparkConf().setAppName("APP").setMaster("yarn").setSparkHome("/usr/xxx/xx/xxx") sc = SparkContext(conf=conf) hc = HiveContext(sc) dt = 'database.table' # 数据库和表名 hc.setConf("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict") hc.createDataFrame(answer_pd).write.mode("append").insertInto(dt)

3. 使用RDD的reduceByKey来聚合数据：在数据处理过程中，可以使用reduceByKey函数对数据进行聚合操作，避免频繁的shuffle操作。修改后的代码如下： ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = ...

def get_all_file_info(cls, folder_id, df, ft): print(folder_id) cls.params["folderId"] = folder_id res = requests.get(url=cls.url, params=cls.params) js_data = json.loads(res.text)["data"] js_data_FoldersInfo: list[dict] = js_data["FoldersInfo"] js_data_FilesInfo: list[dict] = js_data["FilesInfo"] df = pd.concat([pd.DataFrame(js_data_FilesInfo), df], axis=0) ft = pd.concat([pd.DataFrame(js_data_FoldersInfo), ft], axis=0) if not js_data_FoldersInfo: return df, ft for _folder_id in pd.DataFrame(js_data_FoldersInfo).FolderId: df, ft = cls.get_all_file_info(_folder_id, df, ft) return df, ft 优化这段代码

3. 避免多次使用 pd.DataFrame()，可以将列表先转换为 DataFrame，然后再使用 pd.concat() 进行合并。 4. 尽可能使用列表推导式等 Pythonic 的方法进行数据处理，以提高代码效率和可读性。下面是一种可能的优化...

你可以考虑使用pandas的read_json()函数，但是需要注意使用适当的参数来避免内存溢出。例如，你可以使用lines=True参数来逐行读取JSON文件，而不是一次性将整个文件读入内存中。你也可以使用dtype参数来指定数据类型，从而减少内存使用量。给我一个实例代码

遍历每个数据块后，你可以对其进行任何需要的操作，例如数据清洗、转换等。当处理完所有数据块后，你可以将它们合并成一个DataFrame，例如： ```python # 合并所有数据块 df = pd.concat(data, ignore_index=True) ...

数据集为cvs格式，如何读取数据生成数据集，给出基于pytorch的python代码

在Python中使用PyTorch读取CSV格式的数据集需要使用Pandas库进行数据处理和读取操作，然后将数据转换为PyTorch可以处理的Tensor格式。以下是一个示例的代码：首先，需要在代码中导入必要的库： ```python import ...

jupyter 网页数据爬取以及数据分析实例

当然，我可以为您提供一个Jupyter Notebook的实例，演示如何使用Python进行网页数据爬取和数据分析。请注意，以下示例仅供参考，您可以根据自己的需求进行修改和扩展。首先，我们需要安装一些必要的库。在Jupyter ...

python 读取csv文件 AGNES算法代码

以下是Python中使用AGNES算法读取CSV文件的示例代码： ```python import pandas as pd from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('file.csv') # 提取特征数据 ...

python批量下载ftp数据

你可以使用Python中的ftplib模块来实现批量下载FTP数据。首先，你需要连接到FTP服务器并进行登录。可以使用以下代码实现连接和登录： ```python from ftplib import FTP def ftpConnect(): ftp = FTP() # 实例化...

请帮助我写一段代码，这段代码需要读取C:/Users/86157/Desktop/xfyun/Test文件夹中的nii文件作为测试集，并将测试集放入3d神经网络中进行预测，预测结果输出为CSV文件，其中第一列为nii文件名，第二列为预测标签

好的，以下是一个可能的 Python 代码示例，用于读取给定路径中的 NII 文件并将其传递给 3D 神经网络进行预测，并将结果写入 CSV 文件中。请确保在运行此代码之前，您已经安装了必要的 Python 库和 3D 神经网络模型。...

写一个自动打开www.baidu.com，搜索手机，并提取前5页内容，输出xecel表

然后，我们可以使用selenium来打开浏览器，并输入搜索词“手机”在百度搜索框中进行搜索。接下来，我们可以通过selenium操作将搜索结果页面下拉到底部，以便加载更多的搜索结果。接下来，我们可以通过selenium来...

QT 解析excel表格

最后，我们可以通过循环遍历二维数组，将每个单元格的值提取出来并进行处理。完成Excel表格解析后，我们可以调用QAxObject类的`dynamicCall()`方法调用Excel应用程序的`Quit()`方法，关闭Excel应用程序。总的来...

weixin_38517105

粉丝: 3
资源: 922

上传资源快速赚钱

我的内容管理收起

我的资源快来上传第一个资源

我的收益

登录查看自己的收益

我的积分登录查看自己的积分

我的C币登录后查看C币余额

我的收藏

我的下载

下载帮助

会员权益专享

python中使用iterrows()对dataframe进行遍历的实例

评论0

会员权益专享

最新资源

python中使用iterrows()对dataframe进行遍历的实例

评论0

对Python中DataFrame按照行遍历的方法

python基础教程：pandas DataFrame 行列索引及值的获取的方法

python学习之路：pandas中的series和dataframe.xlsx

根据Excel表格其中一列匹配更新另外一列到sqlserver数据库中的对应内容，python代码实例

用python读excel表格并生成一个字典，字典的键是订购实例ID，值是部门，然后用字典的键去另一个表格查找该键所对应的其他数据，然后按部门生成不同的excel表格。

导入数据对所有分类数据的列进行编码python

逐行往dataframe添加数据

python读取文件夹中所有txt文件并保存在同一个excel中

用python面向对象思想建立excel中第一列与第二列以及后面各列的关系，从而用jieba对第第I列下各行之间进行相似性分析

数据集为cvs格式，如何读取数据生成数据集，给出基于pytorch的python代码

jupyter 网页数据爬取以及数据分析实例

python 读取csv文件 AGNES算法 代码

python批量下载ftp数据

请帮助我写一段代码，这段代码需要读取C:/Users/86157/Desktop/xfyun/Test文件夹中的nii文件作为测试集，并将测试集放入3d神经网络中进行预测，预测结果输出为CSV文件，其中第一列为nii文件名，第二列为预测标签

写一个自动打开www.baidu.com，搜索手机，并提取前5页内容，输出xecel表

QT 解析excel表格

会员权益专享

最新资源

python 读取csv文件 AGNES算法代码