hand
_1_21_35
4
python3.X - 数据分析 - Pandas
共95篇
python3.X - 数据分析 - Pandas
返回栏目
1k
0k
5k
0k
0.1k
0k
2k
3k
1k
1k
0.2k
3k
0k
4k
3k
3k
3k
3k
0.5k
5k
1k
0.3k
3k
4k
7k
2k
7k
0.8k
0.9k
1k
1k
2k
0.4k
0.6k
0.6k
0.5k
0.9k
0.9k
1k
0.9k
1k
0.8k
1k
0.4k
0.4k
0.3k
0.6k
1k
0.9k
1k
1k
1k
0.8k
1k
0.8k
1k
0.7k
0.6k
4k
0.4k
3k
0.7k
0.8k
0.8k
0.2k
2k
1k
0.7k
0.7k
0.4k
0.5k
3k
0.1k
0.7k
0.9k
0.3k
1k
0.4k
0.4k
1k
0.5k
0.1k
0.7k
1k
0k
0.2k
0.7k
0.3k
0k
0k
0.1k
0k
0k
0k
3k
返回python3.X - 数据分析 - Pandas栏目
作者:
贺及楼
成为作者
更新日期:2024-10-18 12:49:47
都可以一行一行地读出数据
方法 | 索引 | 返回数据 | 速度 |
---|---|---|---|
iterrows() | 有索引 | 133秒 | |
itertuples() | 有索引 | 3秒 | |
zip() | 没有索引 | 1秒 |
import numpy as np
import pandas as pd
df= pd.DataFrame({'a': range(0, 10), 'b': range(10, 20)})
print(df)
for index, row in df.iterrows():
print (index)
print (row)
data = str(row['b'])
print(data) # 获得值
df.loc[index, '修改值的列'] = "new_data" # 修改值
print(df)
a b
0 0 10
1 1 11
2 2 12
3 3 13
4 4 14
5 5 15
6 6 16
7 7 17
8 8 18
9 9 19
0
a 0
b 10
Name: 0, dtype: int64
10
1
a 1
b 11
Name: 1, dtype: int64
11
2
a 2
b 12
Name: 2, dtype: int64
12
3
a 3
b 13
Name: 3, dtype: int64
13
4
a 4
b 14
Name: 4, dtype: int64
14
5
a 5
b 15
Name: 5, dtype: int64
15
6
a 6
b 16
Name: 6, dtype: int64
16
7
a 7
b 17
Name: 7, dtype: int64
17
8
a 8
b 18
Name: 8, dtype: int64
18
9
a 9
b 19
Name: 9, dtype: int64
19
a b 修改值的列
0 0 10 new_data
1 1 11 new_data
2 2 12 new_data
3 3 13 new_data
4 4 14 new_data
5 5 15 new_data
6 6 16 new_data
7 7 17 new_data
8 8 18 new_data
9 9 19 new_data
df= pd.DataFrame({'a': range(0, 10000), 'b': range(10000, 20000)})
count=0
for tup in df.itertuples():
print(tup)
print(tup.b)
print(tup[0])
print(tup[1::])
print(type(tup[1:]))
count+=1
if count>5:
break
Pandas(Index=0, a=0, b=10000)
10000
0
(0, 10000)
<class 'tuple'>
Pandas(Index=1, a=1, b=10001)
10001
1
(1, 10001)
<class 'tuple'>
Pandas(Index=2, a=2, b=10002)
10002
2
(2, 10002)
<class 'tuple'>
Pandas(Index=3, a=3, b=10003)
10003
3
(3, 10003)
<class 'tuple'>
Pandas(Index=4, a=4, b=10004)
10004
4
(4, 10004)
<class 'tuple'>
Pandas(Index=5, a=5, b=10005)
10005
5
(5, 10005)
<class 'tuple'>
df= pd.DataFrame({'a': range(0, 10000), 'b': range(10000, 20000)})
count=0
for tup in zip(df['a'], df['b']):
print(tup)
print(type(tup[1:]))
count+=1
if count>5:
break
(0, 10000)
<class 'tuple'>
(1, 10001)
<class 'tuple'>
(2, 10002)
<class 'tuple'>
(3, 10003)
<class 'tuple'>
(4, 10004)
<class 'tuple'>
(5, 10005)
<class 'tuple'>
python3.X - 数据分析 - Pandas
整章节共95节
快分享给你的小伙伴吧 ~