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Pandas Dataframe數(shù)據(jù)幀的迭代之iterrows(),itertuples(),items...
.itertuples() 方法比 .iterrows() 更快,因?yàn)樗祷孛M,這些元組在Python中的性能優(yōu)于字典。 返回的元組的第一個(gè)元素是行的索引,其余元素是行中的數(shù)據(jù)。 .itertuples() 返回的是命名元組,可以通過屬性名稱訪問這些元素,例如 row.A、row.B 等。1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
www.dbjr.com.cn/python/339690a...htm 2025-5-29
python中使用iterrows()對(duì)dataframe進(jìn)行遍歷的實(shí)例_python_腳本之家
printrow 這里的iterrows()返回值為元組,(index,row) 上面的代碼里,for循環(huán)定義了兩個(gè)變量,index,row,那么返回的元組,index=index,row=row. 如果for循環(huán)時(shí),只定義一個(gè)變量: 1 2 3 4 importpandas as pd otu=pd.read_csv("otu.txt",sep="\t") forrowinotu.iterrows(): printrow 那么row就是整個(gè)元組。
www.dbjr.com.cn/article/1417...htm 2025-5-27
pandas按行按列遍歷Dataframe的幾種方式_python_腳本之家
iterrows(): 按行遍歷,將DataFrame的每一行迭代為(index, Series)對(duì),可以通過row[name]對(duì)元素進(jìn)行訪問。 itertuples(): 按行遍歷,將DataFrame的每一行迭代為元祖,可以通過row[name]對(duì)元素進(jìn)行訪問,比iterrows()效率高。 iteritems():按列遍歷,將DataFrame的每一列迭代為(列名, Series)對(duì),可以通過row[index]對(duì)...
www.dbjr.com.cn/article/1726...htm 2025-5-28
Pandas加速代碼之避免使用for循環(huán)_python_腳本之家
使用.iterrows() 我們可以做的最簡(jiǎn)單但非常有價(jià)值的加速是使用Pandas的內(nèi)置 .iterrows() 函數(shù)。 在上一節(jié)中編寫for循環(huán)時(shí),我們使用了 range() 函數(shù)。然而,當(dāng)我們?cè)赑ython中對(duì)大范圍的值進(jìn)行循環(huán)時(shí),生成器往往要快得多。 Pandas的 .iterrows() 函數(shù)在內(nèi)部實(shí)現(xiàn)了一個(gè)生成器函數(shù),該函數(shù)將在每次迭代中生成一行Datafr...
www.dbjr.com.cn/article/2136...htm 2025-5-31
Python通過兩個(gè)dataframe用for循環(huán)求笛卡爾積_python_腳本之家
for_,B_rowinB.iterrows(): row=A_row.append(B_row) new_df=new_df.append(row,ignore_index=True) returnnew_df #這個(gè)方法,如果兩張表列名重復(fù)會(huì)出錯(cuò) 這段代碼的思路是對(duì)兩個(gè)表的每一行進(jìn)行循環(huán),運(yùn)行速度比較慢,復(fù)雜度應(yīng)該是O(m*n),m是A表的行數(shù),n是B表的行數(shù)。
www.dbjr.com.cn/article/1857...htm 2025-5-26
Python處理數(shù)據(jù)之匹配兩個(gè)Excel文件數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)方法_python_腳本之家
forindex, rowinsubset_table.iterrows(): # 獲取分表中的兩列內(nèi)容 column1_match=row['項(xiàng)目名稱'] column2_match=row['項(xiàng)目號(hào)'] # 在第一個(gè)excel中查找匹配行 matched_rows=total_table.loc[(total_table['項(xiàng)目名稱']==column1_match) & (total_table['項(xiàng)目號(hào)']==column2_match)] ...
www.dbjr.com.cn/python/299414w...htm 2025-5-27
python 實(shí)現(xiàn) hive中類似 lateral view explode的功能示例_python_腳本之...
fori, rowindf0.iterrows(): forainrow.A.split(","): rows.append((a, row.B)) df222=pd.DataFrame(rows, columns=df.columns) df222 補(bǔ)充知識(shí):hive中的lateral view(側(cè)視圖) 與 explode函數(shù)的使用 今天偶然間發(fā)現(xiàn)了一個(gè)hive中列轉(zhuǎn)行的小題目,需要用到lateral view 和 explode函數(shù),剛好借這題說說later...
www.dbjr.com.cn/article/1868...htm 2025-5-15