在PANDAS中一次只选择一行进行迭代-PYTHON
在PANDAS中一次只选择一行进行迭代的方法有很多种。以下是其中几种常见的方法：
- 使用iterrows()方法：iterrows()方法可以将DataFrame的每一行转化为一个元组，其中包含索引和对应的数据。可以通过遍历这些元组来实现一次选择一行进行迭代。代码示例如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
for index, row in df.iterrows():
print('Index:', index)
print('Row:', row)此方法的缺点是效率较低，特别是当DataFrame较大时会有性能问题。
- 使用itertuples()方法：itertuples()方法返回一个迭代器，迭代器每次返回一个命名元组，其中包含索引和对应的数据。与iterrows()方法相比，itertuples()方法在性能上有所提升。代码示例如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
for row in df.itertuples():
print('Index:', row.Index)
print('Row:', row)- 使用iteritems()方法：iteritems()方法用于遍历DataFrame的列，因此可以将DataFrame的每一行转化为一个Series对象，通过遍历这些Series对象实现一次选择一行进行迭代。代码示例如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
for _, row in df.iteritems():
print('Row:', row)此方法适用于需要对每一列进行操作的场景，但不适合需要操作整行数据的情况。
- 使用iterrows()方法结合at或iat方法：如果只需要获取某一行的特定值，可以结合使用iterrows()方法和at或iat方法。at方法用于根据行索引和列标签获取对应的值，iat方法用于根据行索引和列索引获取对应的值。代码示例如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
for index, row in df.iterrows():
value = row.at['A'] # 获取'A'列的值
print('Value:', value)对于以上几种方法，在处理大数据集时，性能可能受到影响。在实际使用中，可以根据具体需求选择最适合的方法进行迭代。
相关·内容
1回答
我有一个大的json文件，所以我想在测试时以块的形式读取该文件。我已经实现了以下代码：
if fpath.endswith('.json'):
with open(fpath, 'r') as f:
read_query = pd.read_json(f, lines=True, chunksize=100)
for chunk in read_query:
print(chunk)
我知道错误：
File "nameoffile.py", line 168, i
浏览 2提问于2021-08-21得票数 0
回答已采纳
我有一个.csv文件，其中一个列的文本是用日语写的，相邻的列必须用英文翻译。这就是我写的剧本。在我的本地环境(测试)上运行得很好。但是，我无法填充数据格式中的空白单元格。当我在运行脚本后打开dataframe时，我会得到相同的"NaN“值。我附上csv文件，以供参考。
import pandas as pd
from google.cloud import translate
client = translate.Client()
df = pd.read_csv('sarthak.csv')
total_rows = df.count()
row_num = df.
浏览 0提问于2017-04-18得票数 0
回答已采纳
我成功地用StackOverflow解决了许多问题，但这是我第一次在其他地方找不到问题，自己也解决不了.
我在jupyter笔记本上工作，里面有熊猫的数据，包括文字评论和亚马逊产品的评分。下面是我的代码：
import pandas as pd
data = pd.read_csv("AmazonSampleForStudentOffice.csv")
reviews = data[['reviewText', 'score', 'len_text']]
reviews.head(5)
其结果是：
reviewText scor
浏览 0提问于2020-03-31得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个包含文本列的DataFrame。我根据另一列中的值将DataFrame拆分为两部分。这些部分中的一个被索引到gensim相似性模型中。然后将另一部分输入到模型中，以找到最相似的索引文本。这涉及到两个搜索函数来枚举索引部分中的每一项。对于玩具数据，它是快速的，但是对于我的真实数据，使用apply太慢了。以下是代码示例：
import pandas as pd
import gensim
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
nltk.download('punkt')
d = {'number&#
浏览 0提问于2019-02-13得票数 0
2回答
从潘达斯系列中获得价值
、、、
我和潘达斯一起处理了一些温度数据。
在一个名为“ data ”的中，我得到了第一个数据观察，这要感谢这行代码：
first_obs = data['DATE'][0]
请记住，数据‘’DATE‘是一个pandas.Series对象。数据指标:台站高程、纬度、经度、PRCP、TAVG、TMAX、TMIN年月
在进行了一些数据操作之后，我创建了一个新的'monthly_data‘，其索引为:月份TAVG年temp_celsius ref_temp diff abs_diff
现在，我希望在“abs_diff”列中获得具有最大值的该数据value行：
weather_anom
浏览 1提问于2021-04-11得票数 2
回答已采纳
2回答
我搜索如何选择一行字行，所以我使用这个脚本
import pandas
import datetime
df = pandas.read_csv(
r"C:StockEtablissement_utf8(1)\StockEtablissement_utf8.csv",
sep=",",
)
communes = ["PERPIGNAN"]
print()
df = df[~df["libelleCommuneEtablissement"].isin(communes)]
print()
所以我的脚本
浏览 4提问于2022-02-09得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在使用gensim来训练word2vec模型。问题是我的数据非常大(大约1000万个文档)，所以当我试图估计模型时，我的会话就崩溃了。
请注意，我能够一次在Pandas df中将所有数据加载到RAM中，它看起来如下：
text id
long long text 1
another long one 2
... ...
我的简单方法是做以下工作：
tokens = df['text'].str.split(r'[\s]+')
model = Word2Vec(tokens, min_
浏览 1提问于2021-10-14得票数 0
回答已采纳
2回答
考虑下面是我的数据框架，我希望填充百分比列，将单个标记除以Total，以获得百分比。
Name Marks
0 Total 100
1 Name1 45
2 Name2 65
3 name3 93
4 name4 89
我写了这样的代码
for i in range(0,5):
pcnt=(df['Marks'][i])/(df['Marks'][0])
df['Percentage']=pcnt*100
但是百分比列只为所有行生成0。上面的代码只是一个例子
浏览 0提问于2018-03-10得票数 1
回答已采纳
我正在尝试使用python处理一个非常大的文件中的行。我从以前在堆栈溢出中回答的许多问题中找到了读取大型文件的最佳方法。我选择了其中一种方法，并检查了如下：
fIn = fopen(fileName,'rU')
fOut = fopen(fileName1, 'w')
while 1:
lines = fIn.readlines(100000)
if not lines:
break
for line in lines :
fOut.write(line)
这就像魔术一样有效，我能够成功地从一个文件
浏览 0提问于2014-03-21得票数 4
回答已采纳
我对Python还比较陌生，并且一直在尝试解决HackerRank上的一些有竞争力的编程问题。为了接收输入，我必须从"stdin“中获取它，因此我成功地在一个问题中使用它：
...
n,m = map (int, stdin.readline().rstrip().split())
coins=[]
coins=[int(n) for n in stdin.readline().rstrip().split()]
...
这将需要以下方面的投入：
4 3
1 2 3
并将4、3分别以n和m作为整数数据类型存储，并将1、2、3存储在列表中。
然而，在一个新的程序中，我尝试了以下几点：
浏览 3提问于2016-02-09得票数 3
回答已采纳
2回答
我有两个不同的数据帧，我正在尝试比较。因此，我的第一个数据帧有10行，第二个有2000行。我尝试做的是将我的第一个df中的第一行与另一个df中的全部2,000行进行比较。然后对我的第一个df中的下一行执行相同的操作。
这是我目前拥有的代码。它在前2,000中工作得很好，然后当我应该递增时，它崩溃了。
i = 1
j = 1
for u in userFrame.iterrows():
for d in dbFrame.iterrows():
if userFrame['tag'][i] == dbFrame['tag1'][j]:
浏览 0提问于2016-02-12得票数 2
我想通过loc将一个dataframe的数据添加到新的dataframe中。我使用了"loc“，但出现了一个错误。我可以添加数据吗？
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'A': [1.0, 1.2, 3.4, 4.1, 8.2]})
>>> import pandas as pd
>>> df_new = pd.DataFrame(columns=['A'])
>>> for i in df:
..
浏览 1提问于2017-12-12得票数 1
2回答
考虑一下这个旨在提取标题的简单正则表达式。
(\w[\w-]+){2,}
在Python (Pandas)和R (stringr)中运行它会得到完全不同的结果！
在stringr中，提取工作正常:查看如何正确解析'this-is-a-very-nice-test'
library(stringr)
> str_extract_all('stackoverflow.stack.com/read/this-is-a-very-nice-test',
+ regex('(\\w[-\\w]+){2,}'))
[[
浏览 0提问于2019-04-07得票数 1
回答已采纳
3回答
我正在编写一段代码来使用csv读取pandas文件，我看到了这个包的一些奇怪的功能。我的文件有我想忽略的列名，所以我使用header = 0或'infer'而不是None。但我看到了一些奇怪的东西。
当我使用None并且我想得到一个特定的列时，我只需要做df[column_index]，但是当我使用0或'infer'时，我需要做df.ix[:,column_index]来得到这个列，否则，对于df[column_index]，我会得到以下错误：
追溯(最近一次调用)：文件"/home/sarvagya/anaconda3/envs/tf/lib/pyt
浏览 0提问于2018-08-09得票数 2
Dataframe df_implied_full有几个列，其中一个名为'USDZARV1Y Curncy'，它只有floats。
此代码适用于：
mad = lambda x: np.median(np.fabs(x - np.median(x)))
df_implied_full['madtest'] = df_implied_full['USDZARV1Y Curncy'].rolling(window=60).apply(mad)
此代码不起作用：
test
浏览 2提问于2016-09-18得票数 3
回答已采纳
我想获取数据(Blob)，以便从我的数据库下载它。我在字节TypeError上遇到了一些错误:需要一个类似字节的对象，而不是'int'，我已经在做了这么长时间了。
@app.route("/search", methods=['GET','POST'])
def search():
if request.method == "POST":
if not request.form.get("search"):
return error("e
浏览 2提问于2020-06-27得票数 0
3回答
因此，我有以下几点：
val bufferedSource = io.Source.fromFile("""C:\Users\something\workspace\""" + fileName)
val lines = bufferedSource.getLines
我想随机选择一个开始索引和一个结束索引，并在这个范围内遍历lines，同时打印到一个新文件。是否有一种方法可以通过索引访问lines迭代器中的元素？
我的第一次尝试是将数据复制到ListBuffer中。
var lineArr = ListBuffer[String]()
for
浏览 2提问于2017-11-23得票数 2
回答已采纳
1回答
filename = selectedCompany + "/" + "1" + ".txt" # define filename to save file with
for row in csv_file:
if selectedCompany == row[1]:
count +=1
if not os.path.exists(os.path.dirname(filename)):
try:
浏览 4提问于2017-10-05得票数 0
我正在尝试从pandas_udf返回一个特定的结构。它在一个集群上工作，但在另一个集群上失败。我尝试在组上运行udf，这需要返回类型为数据框架。
from pyspark.sql.functions import pandas_udf
import pandas as pd
import numpy as np
from pyspark.sql.types import *
schema = StructType([
StructField("Distance", FloatType()),
StructField("CarId", IntegerTy
浏览 2提问于2018-03-26得票数 5
回答已采纳
Link of the data sets of csv file Link包含.csv文件，其中一列是状态名称和脱牙数量。我想要计算每个州儿童的平均缺牙数。我尝试使用df.interrows，但我不能对任何特定行的列值使用condition。 for row in df.iterrows():
if row["State"] == "NSW":
Count += row["Number of teeth lost"] 如果新南威尔士州包含3个值2,3,4，那么我需要计算这三个数字的平均值，对于其他六个州也是如此。我使用
浏览 14提问于2020-01-16得票数 0
3回答
为什么字符串转换减慢了我的代码？
、、、、
我对python很陌生，我编写并编写了这样的代码：
regex.Converts 读取文本文件。保存在列表中。执行列表以字符串将不需要的特殊内容移回列表中。<code>H 113</code>在列表上使用计数器，然后将它们打包到dictionary.Finally中，使用Pandas绘制键和值。<code>H 216</code><code>F 217</code>
正如您所能看到的，我的Python体验非常低。我的代码适用于较小的文件，但是当我使用类似于700 MB的文件时，它似乎永远在运行！
如何优化我的代码？
这是我
浏览 4提问于2021-03-17得票数 1
回答已采纳
在IPython中，我在常规数据框架上执行groupby：
grouped
Out[356]: <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x7f0e78578750>
但是它上的filter似乎是获得了Series而不是数据帧：
...: def print_obj(x):
...: print type(x)
...: return True
...:
e=grouped.filter(print_obj)
<class 'pandas.core.s
浏览 3提问于2014-01-02得票数 2
回答已采纳
我编写了以下模块myinit.py：
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime
复制到搜索路径。
sudo cp init.py /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/myinit.py
现在进入我的python与cmd中python的交互环境。
import myinit
dir(pd)
NameError: name 'pd' is not defined
dir(pandas)
NameError: name 'pandas'
浏览 1提问于2020-01-19得票数 0
回答已采纳
您好，我是Python的新手，我正在编写一个脚本，用于提取Twitter API数据并将其导出到Excel。我可以将所有的tweet和发布日期的数据放到我的数据框中(即，与我在count参数中放入的tweet一样多)，但是当我尝试导出pandas数据框以超越数据框时，是否只存在tweet数据的最后一行？我不明白为什么会这样？非常感谢你的帮助，我已经写了下面的代码，如果你知道该怎么做，请让我知道我应该如何修改它？
#importing key term and date of tweets from twitter archive then exporting it to excel
cli
浏览 0提问于2021-06-14得票数 0
4回答
在csv文件中，有一个名为"no_pun“的列。里面有一些标记词。我想得到这个列中每个元素的长度。这在python中很容易实现。但我有个错误。
我的代码：
for i in range(0,len(data['no_pun'])):
data["len_desc"][i] = len(data["no_pun"][i])
KeyError：
KeyError Traceback (most recent call last)
/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core
浏览 0提问于2019-04-07得票数 2
假设我有一个dataframe，d，它有一个列，其中包含Python数组作为值。
>>> d = pd.DataFrame([['foo', ['bar']], ['biz', []]], columns=['a','b'])
>>> print d
a b
0 foo [bar]
1 biz []
现在，我想过滤掉那些有空数组的行。
我试过不同的版本，但到目前为止还没有结果：
试图把它作为一个“真实”的价值来检查：
>>>
浏览 0提问于2019-01-04得票数 4
回答已采纳
1回答
关于while循环以保持搜索运行while (low <= high)，如果使用“<”或“<=”更好，因为我在网上看到了这两种情况的实例，是否存在协商一致意见？
一些二进制搜索模板的退出条件不同，因为其中一些模板使用的是样式A，一旦目标等于中点，我们就返回目标。另一方面，只有在while循环退出并返回numslow之后才会发生。这只是个人喜好吗？
A. if (target === nums[mid]) return target;
B.退出并循环后的return nums[low]
浏览 6提问于2021-01-28得票数 0
回答已采纳
我在使用pandas连接一个非常大的.xlsx文件文件夹时遇到了问题。问题是我们在每个文档的第一行中写入了一些无法删除的文本。
我设置了文件夹的路径，并且连接起作用了。问题出在第一个文件之后，它在连接其余文件时删除了前两列中的ID #，因此不仅数据不匹配，而且我还丢失了唯一标识符。我最好的猜测是，这是由于每个文档中的第一行文本造成的。
这就是我到目前为止所拥有的。
files = [f for f in os.listdir(path) if f.endswith('.xlsx')]
iep_boy_df = pd.concat([pd.read_excel(os.path.
浏览 0提问于2017-09-28得票数 1
每个人都知道如何在C中计算STDIN中的字符，然而，当我在python3中尝试这样做时，我发现这是一个难题。(counter.py)
import sys
chrCounter = 0
for line in sys.stdin.readline():
chrCounter += len(line)
print(chrCounter)
然后，我尝试通过以下方式测试程序
python3 counter.py < counter.py
答案仅仅是第一行"import sys“的长度。实际上，程序只从标准输入中读取第一行，并丢弃其余行。
如果我用sys.stdin.read
浏览 1提问于2013-12-28得票数 22
2回答
我对python非常陌生，并试图使用google翻译大量的关键字。我有一个excel文件与3000个关键字，是混合英语，西班牙语，德语等，试图翻译成英语的一切。
但是，每次运行代码时，都会得到不同值的错误。有时，我的代码在810关键字时出错，有时在1038关键字时出现错误。我甚至没有编辑文件的布局。
JSONDecodeError:期望值:第1列(char 0)
下面是我的代码：
from googletrans import Translator
import pandas
import math
import time
df = pandas.read_excel(r'Deskto
浏览 2提问于2018-02-23得票数 3
1回答
我的代码：
counter = 0
while True :
try :
test = pd.read_csv('test.csv' , nrows = 1 , skiprows = (counter) )
counter += 1
except:
sleep(1)
print('sleep')
continue
test = test.iloc[::,::]
print('counter' , counter)
浏览 4提问于2022-04-28得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个Pandas数据帧，其中一列包含字符串I。我使用idxmax()返回找到的is的索引，但由于数据超过一百万行，因此需要花费大量时间进行搜索。有没有什么有效的方法可以减少搜索的时间？我目前还没有对ID进行排序。
浏览 0提问于2018-05-12得票数 0
1回答
我对python很陌生，我希望将excel文件中的ZipCode传递给'uszipcode‘包，并将该特定邮政编码的状态写入excel表中的'OriginalZipcode’列。这样做的原因是，我想比较现有的状态和原始的状态。我不明白for循环是代码中的错误还是其他的错误。目前，我无法将状态写入excel中的OriginalZipcode列。我写的代码是：
import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter
from pandas import ExcelFile
import uszipcode as US
from uszi
浏览 1提问于2018-05-07得票数 0
回答已采纳
1回答
替换Pandas数据帧中的坏数据
、、、、
在Python 2.7中，我使用以下命令连接到外部数据源：
import pypyodbc
import pandas as pd
import datetime
import csv
import boto3
import os
# Connect to the DataSource
conn = pypyodbc.connect("DSN = FAKE DATA SOURCE; UID=FAKEID; PWD=FAKEPASSWORD")
# Specify the query we're going to run on it
script = ("SE
浏览 0提问于2016-05-19得票数 0
2回答
如果其中一个条件不满足，我需要宏循环。使用一些基本的抓取。在我开始收集数据之前，我需要这个循环直到准备就绪。
If ie.document.getElementsByClassName("clicks").Length < 1 Or ie.document.getElementsByClassName("feedback").Length < 1 Then
Do: Loop
End If
浏览 1提问于2015-07-03得票数 0
1回答
因此，我从一个HDF5文件中打开一个数据集，如下所示：
import pandas as pd
import numpy as np
data1 = pd.read_hdf('sport.hdf5', usecols=['category','title','images','link','date','desc'])
它将为我提供如下输出：
category title images \
浏览 0提问于2018-07-11得票数 0
1回答
我正在使用EnThint冠层Python 2.7.9。
一个非常简单的包含for、range和len的Python程序
num = 10
mylist = range(num)
for i in range(len(mylist)):
print "Size of mylist is %d" %(len(mylist))
print "i=%d" %(i)
print "mylist[%d] %d" %(i, mylist[i])
mylist=mylist[:-1]
令我困惑的是，既然mylist的长度已经减少到5，为什么索引i
浏览 3提问于2016-01-13得票数 1
回答已采纳
在逐行读取文件而不是将文件读入内存时，我遇到了一些问题。现在，我正在将文件读入内存中，它工作得很好。然而，如果我试着逐行读取文件，当我键入'print(B)‘时，只会得到零。我的问题是，有谁有一个好的命令来读取文件逐行在python？我的代码如下所示：
def read(filename):
with open(filename, 'r') as f: #open the file
for line in f:
A = sum(float(line) for line in f)
with open(fil
浏览 0提问于2018-03-13得票数 0
回答已采纳
我希望有人能告诉我为什么我做错了，拜托？
我的代码读取三个Excel文件: 0122.xls、0222.xls和0322.xls，并将它们合并到一个数据框架中。我的问题是，当我创建一个应该包含原始文件名的新列时，我希望得到0122.xls、0222.xls和0322.xls，但是得到了一些不同的内容，并且我无法确定我做错了什么。美元1.1来自文件0122，1.2美元来自0222.xls，文件0322包含1.3美元。
任何帮助都将不胜感激！这是我的密码。谢谢。
import pandas as pd
import numpy as np
import os
os.chdir('
浏览 8提问于2022-08-28得票数 0
回答已采纳
1回答
如何使用计算过的列创建一个新的dataframe bigdf，该列迭代来自另一个df的每一行？我在新的dataframe bigdf中接收空行。
# Import pandas library
import pandas as pd
import numpy as np
# DataFrame
data = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age'])
遍历每一行，计算每
浏览 1提问于2021-06-16得票数 0
回答已采纳
python pandas中常用的代码是"for index, row in df.iterrows()“。 在循环期间显示这些内容有什么区别： print(row)
print(row.index)
print(row.index[index])
print(row[index]) 我试着打印它们，但我不能理解它做什么，它如何选择内容，我也无法在网上找到一个很好的解释来源。
浏览 17提问于2021-08-06得票数 0
我有相当多的数据；更准确地说，是一个8 GB的rpt文件； 现在，在处理它之前，我想知道实际有多少行-这有助于我稍后找出处理将花费多长时间等；现在，在python中读取整个大小的rpt文件显然不起作用，所以我需要逐行读取；为了找出我编写的简单python脚本的行数： import pandas as pd
counter=0
for line in pd.read_fwf("test.rpt", chunksize=1):
counter=counter+1
print(counter) 这似乎工作得很好-但是我意识到它相当慢，没有必要真正读完所有的行； 有没有一
浏览 17提问于2020-04-18得票数 0
回答已采纳
因此，我有一个表单，它显示一个表格，每行有两个复选框。当表单提交时，我试图对至少选中一个复选框的行进行ajax处理。
标记：
<form id="my_form">
<table>
<tr data-id="1">
<td><input type="checkbox" class="js-option-1"></td>
<td><input type="checkbox" class
浏览 1提问于2014-01-08得票数 0
回答已采纳
3回答
假设我有一个有以下列的数据框架
df.head()
ref_loc ref_chr REF ALT coverage base
9532728 21 G [A] 1 A
9540473 21 C [G] 2 G
9540473 21 CTATT [C] 2 G
9540794 21 C [T] 1 A
9542965 21 C [A] 1 T
我希望将列ALT与列base进行比较，并查看匹配和差异。根据匹配和差异，我想生成一个名为cate的新列。
为此，我尝试使用以下函数，
def grou
浏览 1提问于2019-11-20得票数 1
回答已采纳
3回答
我正在尝试使用python-pandas过滤特定的行：
df = pd.read_csv('file.csv', delimiter=',', header=None,engine='python', usecols=range(0, 7), error_bad_lines=False)
df = df.drop(df.index[9:86579])
df = df[df[[0,1]].apply(lambda r: r.str.contains('TestString1', case=False).any(), axis=
浏览 0提问于2017-09-13得票数 1
我正在尝试编写一个script，它会遍历txt-file中的每个股票代码，并通过googlefinance来收集其所有历史数据，并将其输出到CSV-file中。我知道这不应该那么困难，但我似乎不知道我在这段代码中做错了什么。它对第一只股票很好，然后就崩溃了。我假设它与\n有关，但我尝试了splitlines()函数和其他一些东西。
我的代码：
import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
from matplotlib.finance import candlestick_o
浏览 1提问于2017-06-22得票数 2
回答已采纳
2回答
给定一个数据集，例如：link to data：我想要比较并找到平均葡萄糖的最大值，一旦我找到了最大值，我就想能够计算葡萄糖利用率 错误发生在我写 if(df1['Avg. Glucose (mg/dL)'][i] > df1['Avg. Glucose (mg/dL)'][i + 1]): 在： import pandas as pd
# reading sheet 1
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=1)
# removing all rows with null Avg Gl
浏览 47提问于2021-04-27得票数 2
回答已采纳
我知道这可能是一个古老的争论，但是在pandas.drop和python del函数中，哪个函数在大数据集上的性能更好？
我正在使用python 3学习机器学习，但不确定该使用哪一个。我的数据是pandas数据帧格式。但是python del函数在python的built-in function中。
浏览 0提问于2017-11-22得票数 18
1回答
我是个新手，很抱歉问了这么愚蠢的问题。
我使用python notebooks格式。在我打开文件的一行代码中：
f=open(namefile)
在另一个例子中，我创建了一个字典：
fips=dict()
for row in f:
bla bla bla
如果我先运行第一行，然后运行第二行，一切正常，字典创建正确，但是如果我尝试重新运行第二组行，字典将为空。为什么？
浏览 12提问于2019-10-22得票数 1
我使用numpy.fromfile为一些复杂的二进制文件创建了一个解析器，并定义了读取二进制文件的每个部分所需的各种数据类型。然后将得到的numpy数组放入pandas数据帧中，并回收为将二进制文件转换为numpy数组而定义的相同数据类型，以定义pandas数据帧的列名。
我希望使用python struct复制这个过程，但遇到了一个问题。如果我的部分结构要求一个值是一组3个整数，我可以将数据类型定义为numpy.dtype([('NameOfField', '>i4', 3)])，二进制文件的返回值为[int, int, int]。这是否可以使用stru
浏览 0提问于2017-11-29得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
