我想循环遍历数据帧中的行和列。我的数据帧如下所示: 我的代码如下所示: for index,j in usd_margin_data.iterrows():
print(index,j) 但我实际上想要的是在数据中循环行和列。 如下所示: for row in usd_margin_data.iterrows():
for column in list(usd_margin_data): 当我需要每行和每列的索引时,循环通过行和列的最好方法是什么? 预期输出 10 CME 1728005
10 HKEX 0
10 Nissan 1397464.22
...
我有一个数据集,其中包含几年来每天的美国国债曲线。行=日期,列=特定国债的期限(3个月、1年、10年等)
我有一段python代码,它每天循环运行并校准利率模型的参数。我在通过iterrows和我的循环计数器循环每一行时遇到了问题。我们的目标是逐行进行,将模型校准到该日曲线,将校准的参数存储在数据帧中,然后移动到下一行并重复。
def do_calibration_model1():
global i
for index, row in curves.iterrows():
day = np.array(row) #the subsequent er
我在下面的代码中创建了df['var'2]并修改了df['var1']。执行完这些更改后,我想将newrow (带有df['var'2])附加到数据帧中,同时保留原始(虽然现在已更改)行(具有df['var1'])。
for i, row in df.iterrows():
while row['var1'] > 30:
newrow = row
newrow['var2'] = 30
row['var1'] = row
我从CSV文件中读取了数千行数据,其中包含用于计算不同输出的数据。我读入此CSV文件并将输入存储在Pandas数据帧中。然后,我使用itterrows()遍历数据帧。有时我的代码会失败,这时我希望读入原始文件,但在失败后从一行开始处理。因此,当这种情况发生时,设置我的代码,以便在进入itterrows() for循环之前取消注释两行,并将原始数据帧分割成一定大小:
# slicing it and re-indexing when a restart is needed
df_slice = df.iloc[1292:,]
for index,row in df_slice.iterrows(
我正在尝试用另一个数据帧中的行替换数据帧中的行。我有一个名为'MASTER.xlsx‘的excel文件,其中0列包含所有现有的产品代码,其余的列为空。我还有另一个名为'COUT PROJET - HOTEL VILLE.xlsx‘的excel文件,其中包含第0列中的一些产品代码,其余的列则用值填充。 最后,我希望遍历'MASTER.xlsx‘和'COUT PROJET - HOTEL VILLE.xlsx’文件。当产品代码在两个文件中时,我想将'MASTER.xlsx‘中的相应行替换为'COUT PROJET - HOTEL DE VILLE.
如何迭代数据帧中的每一行而不将每个索引应用于每一行?
>>> d2 = {'one' : pd.Series(['us 1','uk 2','china 3','india 4'], index=['a', 'b', 'c','d'])}
>>> df2 = pd.DataFrame(d2)
>>> df2
one
a us 1
b uk 2
c china 3
d india 4
我有一个数据帧test,我想要更改它的元素。具体地说,我希望更改数据帧的scale列中的值,迭代除mPower值最大的那一行之外的每一行。我希望scale值成为最大的mPower值除以当前行的mPower值。下面是一个小的数据帧示例: test = pd.DataFrame({'psnum':[0,1],'scale':[1,1],'mPower':[4.89842,5.67239]}) 我的代码如下所示: for index, row in test.iterrows():
if(test['psnum'][row]
我有一个pandas数据帧,它由300万行和50列组成,所有列都包含整数(正数或负数)。我想创建一个名为'feature‘的新列,它从现有的50列中提取最大的负数。
例如,如果对于给定行,50列包含以下值
-25,-24,-23,...,-1,1,...,23,24,25
“feature”列应返回-1。
因为我的数据帧太大了,所以我尝试的解决方案花费的时间太长了。例如,我尝试过使用列表理解,但是因为我求助于iterrows(),所以它太慢了(itertuples()的性能并没有明显的提高):
import numpy as np
import pandas as pd
from tq
日安,
我的目的是查找包含跨多个DataFrames的匹配值的行(考虑到列0、1、2、3、4、5,其余列将包含不同的值),并返回与df1相关的行(或者任何行,因为我随后只需查找任何df的返回值)。
我不知道潜在匹配行中的值,因为这正是我想要发现的。
我已经尽了最大的努力尝试各种合并、groupby或将所有东西合并到一个DataFrame中,但是,我并没有取得多大的成功。我最好的尝试是遍历每一行,返回其中一个帧的索引,然后从那里继续。
我真的很感激你的帮助。
oneIndex = []
for i, row1 in df1_sorti.iloc[:,[0,1,2,3,4,5]].iterrow
我有一个例子,来自‘外部’for循环的多个属性与来自‘内部’for循环的多个属性进行比较。
这两个循环都在pandas数据帧上,从少量的阅读来看,使用iterrows()进行这种类型的作业通常会很慢。
下面是如何/为什么使用这个嵌套的for循环的说明。它非常慢。
for key1, values1 in dataframe_1.iterrows():
for key2, values2 in dataframe_2.iterrows():
if values2['a'] > values1['a'] and va
我想执行一个函数/迭代通过具有2列(id,address)的数据帧的单个列的所有行。然后将解析的地址写入具有相应id的新数据帧。
这就是我到目前为止所知道的:
addresses =pd.read_sql(query, conn)
# Create a list to hold results
results = []
# Go through each address in turn
for rowno,address in addresses.iterrows():
clean_addresses = pyap.parse(addresses['address']
我想遍历并比较两个数据帧PORResult和p90Result中的值,然后根据比较结果更新第三个数据帧CountResult中的值。如果PORResult中的值大于p90result中的值,我希望将CountResult中的值更新为= 1。所有数据框都具有相同的大小(121x365),并且具有相同的列名和索引。这就是我被卡住的地方: for index, row1 in PORResult.iterrows():
for index, row2 in p90Result.iterrows():
if PORResult.loc[index,row1]>p90Re
我有一个有2列的数据帧,并希望将其中一列的条目转换为一个类似数组的对象,称为“特征”,它是一个数字列表。我尝试了不同的numpy函数,通过直接处理列并将操作结果放入一个新列中,但结果仍然是相同的:我仍然获得每个条目的数字列表。
我尝试在添加到列表的同时使用iterrows迭代该列的行,因为这会引发一个与索引的长度不匹配的错误,但这也给了我相同的结果:
f_list = []
#converting features to a numpy array
for index, row in df_balanced.iterrows():
f_array = np.array(row[
我有一个打印SVC模型classifier.predict的现有.py文件。我想循环遍历X特征集中的每一行,以返回预测。
我目前正在尝试定义要迭代的元素,以便允许定义测试统计特征集X。
测试统计特性集X在代码中写为: X_1 = xspace.iloctestval-1:testval,0:5
testval是在上面一行的for循环中使用的元素名称:
for testval in X.T.iterrows():
print(testval)
我在返回X的一组基本索引值时遇到了问题(X是pandas数据帧)
我已经测试了以下内容,但没有成功。
for index in X.T.iterro
我有一个名为"mj_flt“的大型熊猫数据帧,我想根据数据帧中的一些列做一些事情,并将结果追加到一个空列表中。由于Dataframe太大,我需要使用for循环来批量处理Dataframe。我尝试并行化的代码如下:
start = np.array(np.arange(0,6900000,300000))
end = np.array(np.arange(300000,7200000,300000))
tim = []
for (i,j) in zip(start,end):
for index, row in mj_flt[i:j].iterrows():
##
我正在处理一个pandas数据帧,如果它们包含的“完整路径”已经包含在数据帧的其他“完整路径”中,则希望删除这些行。 在下面的示例中,我想删除行1、2、3、4,因为c:/dir/“包含”它们(我们在这里讨论的是文件系统路径): Full Path Value
0 c:/dir/ x
1 c:/dir/sub1/ x
2 c:/dir/sub2/ x
3 c:/dir/sub2/a x
4 c:/dir/sub2/b x
5 c:/anotherdir/ x
6
被困在项目中的一个步骤上。对于这一部分,我有一个数据帧(df_income_zip_good),其中包含按人均收入计算的美国前100个城镇的信息。 数据帧如下所示: ? 我已经用folium在这个数据帧上运行了一个循环,并且能够毫无问题地进行映射。 for i, series in df_income_zip_good.iterrows():
lat = series ['lat']
lng = series ['lng']
town = series ['place']
folium.Marker (
实际上,我正在尝试将付款收据列的记录转换为pandas数据帧。我逐行读取记录,确定哪些数据应该在哪一列中。所以我像这样创建了空的数据帧: df=pd.DataFrame
df['QTY']=None
df['Unit Price']=None 并尝试像这样填充那个空的df :在本例中,记录是"1X527,000“ i=0
buff=[]
for line in df1.iterrows():
if 'X' in line:
try:
buff=[float(a.replace(',
我想知道是否有一种简单的方法可以只获取数据帧中每个分组对象(例如,主题id )的第一行。执行此操作: for index, row in df.iterrows():
# do stuff 给出了每一行,但我有兴趣这样做: groups = df.groupby('Subject id')
for index, row in groups.iterrows():
# give me the first row of each group
continue 有没有一种巨蟒式的方法来完成上面的工作?
案例:我的脚本返回一个数据框架,需要作为data.As的新行附加到现有的google电子表格中,我将一个数据框架作为多个单行附加到that中。
我的守则:
import gspread
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
# After some processing a non-empty data frame has been created.
output_conn = gc.open("SheetName").worksheet("xyz")
# Here 'SheetName' is g
我有两个数据帧:
df1:
Date Name Num
2013-11-24 Banana 22.1
2013-11-24 Orange 8.6
2013-11-24 Apple 7.6
2013-11-24 Celery 10.2
df2:
Date Name Num
2013-11-24 Celery 22.1
2013-11-24 0r@nge 8.6
2013-11-24 @ppl3 7.6
2013-11-24 BananaX 10.2
我想要找到相似的行,为此,我需要在两个数据帧之间找到Name的相似性,现在我正
我需要根据测试修改Pandas数据帧的一些值,而保持其他值不变。我还需要保持行的顺序不变。
我有一个可以工作的代码,基于对数据帧的行进行迭代。但它的速度慢得可怕。有没有更快的方法来完成这件事?
下面是这段非常慢的代码的两个示例
for index, row in df.iterrows():
if df.number[index].is_integer():
df.number[index] = int(df.number[index])
for index, row in df.iterrows():
if df.string[index] == "
我需要在一个数据帧中打印每一行。我使用iterrow()打印,但是打印的行是元组。我想保留每一行的数据
请参阅以下代码
def rowprint(df):
if len(df):
for row in iterrows():
print(row['col1'])
if __name__ == '__main__':
df= df.loc[df['col3']=='value']
rowprint(df)
错误:tuple indices must be in
我在python中有一个熊猫数据帧。 我需要迭代每一列并计算一个值,然后根据这个值计算下一行的值。 现在我正在使用iterrows(): value = 1000
df['calculated_column'] = 0
for index, row in df.iterrows():
df.loc[index,'calculated_column'] = (df.loc[index -1 ,'calculated_column'] - df.loc[index,'column_to_sum']) if ind