189 8069 5689

使用pandas怎么遍历dataframe中的元素-创新互联

这篇文章将为大家详细讲解有关使用pandas怎么遍历dataframe中的元素,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

为蚌山等地区用户提供了全套网页设计制作服务,及蚌山网站建设行业解决方案。主营业务为成都网站设计、做网站、蚌山网站设计,以传统方式定制建设网站,并提供域名空间备案等一条龙服务,秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求,就会得到认可,从而选择与我们长期合作。这样,我们也可以走得更远!

方法一:

pandas的dataframe有一个很好用的函数applymap,它可以把某个函数应用到dataframe的每一个元素上,而且比常规的for循环去遍历每个元素要快很多。如下是相关代码:

import pandas as pd
data = [["str","ewt","earw"],["agter","awetg","aeorgh"]]
dataframe1 = pd.DataFrame(data=data,columns=["name1","name2","name3"])
print(dataframe1)
bool_array = dataframe1.applymap(lambda x:"w" in x)
out_array = dataframe1[bool_array]
print(out_array)
 
>>
  name1 name2  name3
0  str  ewt  earw
1 agter awetg aeorgh
 
 name1 name2 name3
0  NaN  ewt earw
1  NaN awetg  NaN

代码中,bool_array为一个逻辑矩阵,满足条件元素的位置为true,否则为false。然后通过逻辑矩阵去索引dataframe1,就可以得出满足条件的元素。

方法二:

第一种方法是一次性遍历每个元素,这样不好分column去处理,那换一种方式可以每次遍历一列

#接上面代码
file_columns = dataframe1.columns.tolist()
for column in file_columns:
  bool_index = dataframe1[column].str.contains("w")
  filter_data = dataframe1[column][bool_index]
  print(filter_data)
 
>>
Series([], Name: name1, dtype: object)
0   ewt
1  awetg
Name: name2, dtype: object
0  earw
Name: name3, dtype: object

关于使用pandas怎么遍历dataframe中的元素就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn,海内外云服务器15元起步,三天无理由+7*72小时售后在线,公司持有idc许可证,提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案,具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势,专为企业上云打造定制,能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。


本文题目:使用pandas怎么遍历dataframe中的元素-创新互联
文章链接:http://cdxtjz.cn/article/cojdic.html

其他资讯