python dataframe遍历_对Python中DataFrame按照行遍历的方法

对Python中DataFrame按照行遍历的方法

在做分类模型时候,需要在DataFrame中按照行获取数据以便于进行训练和测试。

import pandas as pd

dict=[[1,2,3,4,5,6],[2,3,4,5,6,7],[3,4,5,6,7,8],[4,5,6,7,8,9],[5,6,7,8,9,10]]

data=pd.DataFrame(dict)

print(data)

for indexs in data.index:

print(data.loc[indexs].values[0:-1])

实验结果:

/usr/bin/python3.4 /home/ubuntu/PycharmProjects/pythonproject/findgaoxueya/test.py

0 1 2 3 4 5

0 1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6 7

2 3 4 5 6 7 8

3 4 5 6 7 8 9

4 5 6 7 8 9 10

[1 2 3 4 5]

[2 3 4 5 6]

[3 4 5 6 7]

[4 5 6 7 8]

[5 6 7 8 9]

Process finished with exit code 0

以上这篇对Python中DataFrame按照行遍历的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

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时间: 2018-04-05

index()方法返回obj出现在列表中最低位索引. 语法 以下是index()方法的语法: list.index(obj) 参数 obj -- 这是被找到的对象 返回值 此方法返回找到的对象的索引,否则抛出一个异常,表明没有找到对应值 例子 下面的例子显示了index()方法的使用 #!/usr/bin/python aList = [123, 'xyz', 'zara', 'abc']; print "Index for xyz : ", aList.index( 'xyz' )

index()方法确定字符串str,如果起始索引beg和结束索引end在末尾给出了找到字符串或字符串的一个子串.这个方法与find()方法一样,只是如果没有找到子符趾会抛出一个异常. 语法 以下是index()方法的语法: str.index(str, beg=0 end=len(string)) 参数 str -- 此选项指定要搜索的字符串. beg -- 这是开始索引,默认情况下是 0. end -- 这是结束索引,默认情况下它等于该字符串的长度. 返回值 方法返回索引,如果找到这个str:

下面代码实现了将df中的column列作为index df.set_index(["Column"], inplace=True) 以上这篇Python将DataFrame的某一列作为index的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们. 您可能感兴趣的文章: 对Python中DataFrame按照行遍历的方法 使用DataFrame删除行和列的实例讲解 Python中的index()方法使用教程 Python中List.index()方法的使用

本文通过一个csv实例文件来展示如何删除Pandas.DataFrame的行和列 数据文件名为:example.csv 内容为: date spring summer autumn winter 2000 12.2338809 16.90730113 15.69238313 14.08596223 2001 12.84748057 16.75046873 14.51406637 13.5037456 2002 13.558175 17.2033926 15.6999475 13.23365247

用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是S

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有时候需要读取一定格式的json文件为DataFrame,可以通过json来转换或者pandas中的read_json(). import pandas as pd import json data = pd.DataFrame(json.loads(open('jsonFile.txt','r+').read()))#方法一 dataCopy = pd.read_json('jsonFile.txt',typ='frame') #方法二 pandas.read_json(path_or_buf

一.引入 /** * Description:新建一个类作为map的key */ public class Groundhog { protected int number; public Groundhog(){ } public Groundhog(int number) { this.number = number; } @Override public String toString() { return "Groundhog{" + "number=" +

numpy的delete是可以删除数组的整行和整列的,下面简单介绍和举例说明delete函数用法: numpy.delete(arr, obj, axis=None) 参数: arr:输入数组 obj:切片,整数,表示哪个子数组要被移除 axis:删除子数组的轴 axis = 0:表示删除数组的行 axis = 1:表示删除数组的列 axis = None:表示把数组按一维数组平铺在进行索引删除 返回:一个新的子数组 x = array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])

在数据处理过程中,经常会出现对某列批量做某些操作,比如dataframe df要对列名为"values"做大于等于30设置为1,小于30设置为0操作,可以这样使用dataframe的apply函数来实现, 具体实现代码如下: def fun(x): if x >= 30: return 1 else: return 0 values= feature['values'].apply(lambda x: fun(x)) 具体的逻辑可以修改fun函数来实现,但是按照某些条件选择列不是

1.删除/选取某列含有特殊数值的行 import pandas as pd import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) df1=pd.DataFrame(a,index=['row0','row1','row2'],columns=list('ABC')) print(df1) df2=df1.copy() #删除/选取某列含有特定数值的行 #df1=df1[df1['A'].isin([1])] #df1[df1['A'].

用CSV格式来保存文件是个不错的主意,因为大部分程序设计语言和应用程序都能处理这种格式,所以交流起来非常方便.然而这种格式的存储效率不是很高,原因是CSV及其他纯文本格式中含有大量空白符;而后来发明的一些文件格式,如zip.bzip和gzip等,压缩率则有了显著提升. 首先导入模块: In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd In [3]: from tempfile import NamedTemporaryFile In [

本文实例讲述了jQuery实现表格行和列的动态添加与删除方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 运行效果截图如下: 具体代码如下:

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