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Pandas之pandas DataFrame iterrows詳解_python_腳本之家
pandas.DataFrame.iterrows() 方法用于逐行迭代 DataFrame,每次迭代返回一個包含行索引和行數(shù)據(jù)的元組。 行數(shù)據(jù)以 Series 對象的形式返回,其中索引是列名,值是該行對應列的值。 語法: 1 2 for index, row in DataFrame.iterrows(): # 處理行索引和行數(shù)據(jù) 示例: 假設我們有一個 Data
www.dbjr.com.cn/python/339688r...htm 2025-5-29
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,可以通過row[name]對元素進行訪問。 itertuples(): 按行遍歷,將DataFrame的每一行迭代為元祖,可以通過row[name]對元素進行訪問,比iterrows()效率高。 iteritems():按列遍歷,將DataFrame的每一列迭代為(列名, Series)對,可以通過row[index]對...
www.dbjr.com.cn/article/1726...htm 2025-5-28
Python通過兩個dataframe用for循環(huán)求笛卡爾積_python_腳本之家
for_,A_rowinA.iterrows(): for_,B_rowinB.iterrows(): row=A_row.append(B_row) new_df=new_df.append(row,ignore_index=True) returnnew_df #這個方法,如果兩張表列名重復會出錯 這段代碼的思路是對兩個表的每一行進行循環(huán),運行速度比較慢,復雜度應該是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
Pandas操作兩個Excel實現(xiàn)數(shù)據(jù)對應行的合并_python_腳本之家
foridx2, row2indf2.iterrows(): tmp=df1[(df1['所屬行業(yè)']==row2['所屬行業(yè)']) & (df1['新年份']==row2['新年份'])] foridx1, row1intmp.iterrows(): ifidx1notinused: df2.iloc[idx2, :]=row1 used.add(idx1) break
www.dbjr.com.cn/article/2729...htm 2025-6-2
利用Python簡單的可視化工具_python_腳本之家
forindex, rowingdf.iterrows(): folium.Marker([row['geometry'].y, row['geometry'].x], popup=f"{row['城市']}: {row['人口']}人").add_to(m) # 顯示地圖 m.save('map.html')# 保存為HTML文件 這段代碼會在地圖上標出四個主要城市的地理位置,并顯示它們的人口數(shù)量。你可以通過瀏覽器打開生...
www.dbjr.com.cn/python/3343709...htm 2025-6-7