pandas df 内循环

2024-11-02

【转载】pandas中的循环

原始文章链接: https://towardsdatascience.com/how-to-make-your-pandas-loop-71-803-times-faster-805030df4f06 一.前言如果你使用Python和Pandas进行数据分析,循环是不可避免要使用的.然而,即使对于较小的DataFrame来说,使用标准循环也是非常耗时的,对于较大的DataFrame来说,你懂的.今天,公众号为大家分享一个关于Pandas提速的小攻略,助你一臂之力! 二. 标准循环 Datafr

用fluent模拟内循环床气化燃烧（调试过程记录）

模拟对象为文献Combined gasiﬁcation of coal and biomass in internal circulating ﬂuidized bed[1]中的内循环气化炉.[1]http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S037838201100395X ---------------------------------------------------------------------分割线------------

break-跳出内循环

i = 1 j = 1 while i <= 10: print('第%d个碗' % i) while j <= 10: if j == 5: break else: print('这是内循环的第%d个碗' % j) j += 1 i += 1

【转】python3 内循环中遍历map，遍历一遍后再次进入内循环，map为空

今天在使用python map的过程中,发现了一个奇怪问题,map遍历完成后,再次访问map,发现map为空了,特记录下来,以备日后查看. 如下代码,期望的结果是每次从外循环进入内循环,map都从头开始进行遍历,但事实却不是这样,下面为代码: outData = [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]] outDataMap = map(set, outData) data = [[1],[2],[3],[4],[5]] dataMap = map

选择排序是外面循环的array[i]与内循环的array[j]比较。冒泡排序是内循环的相邻两个值做比较修改

选择排序是外面循环的array[i]与内循环的array[j]比较.冒泡排序是内循环的相邻两个值做比较修改

vue标签内循环数据逗号分隔

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" con

pandas df 遍历行方法

pandas 遍历有以下三种访法. iterrows():在单独的变量中返回索引和行项目,但显着较慢 itertuples():快于.iterrows(),但将索引与行项目一起返回,ir [0]是索引 zip:最快,但不能访问该行的索引 df= pd.DataFrame({'a': range(0, 10000), 'b': range(10000, 20000)}) 0.for i in df:并不是遍历行的方式 for i in df: print(i) 正式因为for in df不是直接遍

pandas.DataFarme内置的绘图功能参数说明

可视化是数据探索性分析及结果表达的一种非常重要的形式,因此打算写一个python绘图系列,本文是第一篇,先说一下pandas.DataFrame.plot()绘图功能. pandas.DataFrame.plot() 在0.23.4版本的pandas中,pandas.DataFrame.plot()中常用的参数有以下几个 x:横坐标上的标签,一般是DataFrame中某个column的名称,默认为None y:纵坐标上要显示的column,如果不指定column,则默认会绘制DataFrame中

while循环计算规则：内循环—外循环！

num= 1 #值 =1while num <= 10 : # num(1)小于10 print(num) # 应该打印这个1的值 num +=1 # num+=1等价于 num再加1 所以这个值一共是2 if num == 6: #如果为6 这个程序终止,如果没有到6,那么程序将会一遍一遍的走直到走到6 break例如:while num <= 10 : 这句话num的值是1,那么print则会判定打印 1但是在执行到了mum+ =1的地方,num这个值就被往上加了一位变成了2但是依旧没

pandas DF去重

实例 import pandas as pd data=pd.DataFrame({'产品':['A','A','A','A'],'数量':[50,50,30,30]}) 去重 data.drop_duplicates() # 去除重复数据 data.drop_duplicates().reset_index(drop=True) # 去除重复数据,并重新设置索引,舍弃原来的索引

break位于内循环。作用于外循环

outer:for(int i = 0; i < 4; ++i) { inner:for(int j = 0; j < 4; ++j) { System.out.println("Hello!"); break outer; } }

让框架内循环或者指定元素指定CSS

p:nth-child(3n+) { background:#ff0000; } http://www.w3school.com.cn/cssref/selector_nth-child.asp

Pandas学习笔记

本学习笔记来自于莫烦Python,原视频链接一.Pandas基本介绍和使用 Series数据结构:索引在左,值在右 import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series([1,3,6,np.nan,44,1]) print(s) """ 0 1.0 1 3.0 2 6.0 3 NaN 4 44.0 5 1.0 dtype: float64 """ DataFrame数据结构:表格型数据结构,包

（数据科学学习手札63）利用pandas读写HDF5文件

一.简介 HDF5(Hierarchical Data Formal)是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式,文件后缀名为h5,存储读取速度非常快,且可在文件内部按照明确的层次存储数据,同一个HDF5可以看做一个高度整合的文件夹,其内部可存放不同类型的数据.在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种,一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向HDF5格式的保存,本

Pandas进阶笔记（一） Groupby 重难点总结

如果Pandas只是能把一些数据变成 dataframe 这样优美的格式,那么Pandas绝不会成为叱咤风云的数据分析中心组件.因为在数据分析过程中,描述数据是通过一些列的统计指标实现的,分析结果也需要由具体的分组行为,对各组横向纵向对比. GroupBy 就是这样的一个有力武器.事实上,SQL语言在Pandas出现的几十年前就成为了高级数据分析人员的标准工具,很大一部分原因正是因为它有标准的SELECT xx FROM xx WHERE condition GROUP BY xx HAVING

利用Python进行数据分析-Pandas(第四部分-数据清洗和准备)

在数据分析和建模的过程中,相当多的时间要用在数据准备上:加载.清理.转换以及重塑上.这些工作会占到分析时间的80%或更多.有时,存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务.研究者都选择使用编程语言(如Python.Perl.R或Java)或UNIX文本处理工具(如sed或awk)对数据格式进行专门处理.幸运的是,pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的.灵活的.快速的工具,可以让你轻松地将数据变为想要的格式. 在本部分,我们会讨论处理缺失数据.重复数据.字符串操作和其他分

pandas-12 数学计算操作df.sum()、df.min()、df.max()、df.decribe()

pandas-12 数学计算操作df.sum().df.min().df.max().df.decribe() 常用的数学计算无非就是加减,最大值最小值,方差等等,pandas已经内置了很多方法来解决这些问题.如:df.sum().df.min().df.max().df.decribe()等. import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame s1 = Series([1, 2, 3], in

Python数据分析：手把手教你用Pandas生成可视化图表

大家都知道,Matplotlib 是众多 Python 可视化包的鼻祖,也是Python最常用的标准可视化库,其功能非常强大,同时也非常复杂,想要搞明白并非易事.但自从Python进入3.0时代以后,pandas的使用变得更加普及,它的身影经常见于市场分析.爬虫.金融分析以及科学计算中. 作为数据分析工具的集大成者,pandas作者曾说,pandas中的可视化功能比plt更加简便和功能强大.实际上,如果是对图表细节有极高要求,那么建议大家使用matplotlib通过底层图表模块进行编码.当然,我

【Python自动化Excel】Python与pandas字符串操作

Python之所以能够成为流行的数据分析语言,有一部分原因在于其简洁易用的字符串处理能力. Python的字符串对象封装了很多开箱即用的内置方法,处理单个字符串时十分方便:对于Excel.csv等表格文件中整列的批量字符串操作,pandas库也提供了简洁高效的处理函数,几乎与内置字符串函数一一对应.也就是说: 单个字符串处理,用Python内置的字符串方法: 表格整列的字符串处理,用pandas库中的字符串函数: 本文就以常用的数据处理需求,来对比使用以上两种方式的异同,从而加深对Python和

For循环打印正三角,倒三角,菱形

A:正三角形: 内循环的判断条件:y<=x for(int x=0; x<5; x++) { for(int y=0; y<=x; y++) { System.out.print("*"); } System.out.println(); } B:倒三角形: 内循环的初始化条件:y=x for(int x=0;x<5;x++) { for(int y=x;y<5;y++) { System.out.print("*"); } Syste

pandas df 内循环

热门专题