pandas

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dataframe如何 遍历所有的列？

python • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2487 次浏览 • 2022-05-21 02:16 • 来自相关话题

如果遍历行，我们经常会使用df.iterrows(), 而列呢？
可以使用df.items()
 Python pandas.DataFrame.items用法及代码示例
用法:
DataFrame.items()
迭代(列名，系列)对。

遍历 DataFrame 列，返回一个包含列名和内容的元组作为一个系列。

生成(Yield)：
label：对象
被迭代的 DataFrame 的列名。

content：Series
属于每个标签的列条目，作为一个系列。

例子：
>>> df = pd.DataFrame({'species':['bear', 'bear', 'marsupial'],
... 'population':[1864, 22000, 80000]},
... index=['panda', 'polar', 'koala'])
>>> df
species population
panda bear 1864
polar bear 22000
koala marsupial 80000
>>> for label, content in df.items():
... print(f'label:{label}')
... print(f'content:{content}', sep='\n')
...
label:species
content:
panda bear
polar bear
koala marsupial
Name:species, dtype:object
label:population
content:
panda 1864
polar 22000
koala 80000
Name:population, dtype:int64 查看全部
如果遍历行，我们经常会使用df.iterrows(), 而列呢？
可以使用df.items()
 
Python pandas.DataFrame.items用法及代码示例

用法:

DataFrame.items()

迭代(列名，系列)对。



遍历 DataFrame 列，返回一个包含列名和内容的元组作为一个系列。



生成(Yield)：

label：对象

被迭代的 DataFrame 的列名。



content：Series

属于每个标签的列条目，作为一个系列。



例子：

>>> df = pd.DataFrame({'species':['bear', 'bear', 'marsupial'],

...                   'population':[1864, 22000, 80000]},

...                   index=['panda', 'polar', 'koala'])

>>> df

        species   population

panda   bear      1864

polar   bear      22000

koala   marsupial 80000

>>> for label, content in df.items():

...     print(f'label:{label}')

...     print(f'content:{content}', sep='\n')

...

label:species

content:

panda         bear

polar         bear

koala    marsupial

Name:species, dtype:object

label:population

content:

panda     1864

polar    22000

koala    80000

Name:population, dtype:int64

Cannot import name 'StringIO' from 'pandas.compat'

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量化交易-Ptrade-QMT • 李魔佛 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 3259 次浏览 • 2022-02-11 17:11 • 来自相关话题

pandas dataframe 切片与python列表切片的区别

量化交易-Ptrade-QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3541 次浏览 • 2020-10-29 23:34 • 来自相关话题

 
有一个Dataframedf = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((8,2)),index=list('abcdefgh'),columns=['COL1','COL2'])COL1 COL2
a 0 1
b 2 3
c 4 5
d 6 7
e 8 9
f 10 11
g 12 13
h 14 15那么如果我用df['a':'e'] 返回的结果是：
  COL1 COL2
a 0 1
b 2 3
c 4 5
d 6 7
e 8 9是包含e尾部的，
 
而python的切片 
a = [0,1,2,3,4,5]
a[1:5] 是不包含最后一个元素的。
 
原文链接：
http://30daydo.com/article/630
  查看全部
 
有一个Dataframe
df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((8,2)),index=list('abcdefgh'),columns=['COL1','COL2'])
COL1	COL2

a	0	1

b	2	3

c	4	5

d	6	7

e	8	9

f	10	11

g	12	13

h	14	15
那么如果我用df['a':'e'] 返回的结果是：
 
	COL1	COL2

a	0	1

b	2	3

c	4	5

d	6	7

e	8	9
是包含e尾部的，
 
而python的切片 
a = [0,1,2,3,4,5]
a[1:5] 是不包含最后一个元素的。
 
原文链接：
http://30daydo.com/article/630
 

使用pandas的dataframe数据进行操作的总结

python • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 6076 次浏览 • 2016-07-17 16:47 • 来自相关话题

t = df.iloc[0]<class 'pandas.core.series.Series'>
 
#使用iloc后，t已经变成了一个子集。 已经不再是一个dataframe数据。 所以你使用 t['high'] 返回的是一个值。此时t已经没有index了，如果这个时候调用 t.index
 
t=df[:1]
class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
 
#这是返回的是一个DataFrame的一个子集。 此时 你可以继续用dateFrame的一些方法进行操作。
 
 
 
 
 
删除dataframe中某一行
 
df.drop()
 
df的内容如下：





 
    df.drop(df[df[u'代码']==300141.0].index,inplace=True)
    print df
 
输出如下





 
记得参数inplace=True， 因为默认的值为inplace=False，意思就是你不添加的话就使用Falase这个值。
这样子原来的df不会被修改， 只是会返回新的修改过的df。 这样的话需要用一个新变量来承接它
new_df=df.drop(df[df[u'代码']==300141.0].index)
 

判断DataFrame为None
  if df is None:
print "None len==0"
return False
  查看全部
t = df.iloc[0]<class 'pandas.core.series.Series'>
 
#使用iloc后，t已经变成了一个子集。 已经不再是一个dataframe数据。 所以你使用 t['high'] 返回的是一个值。此时t已经没有index了，如果这个时候调用 t.index
 
t=df[:1]
class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
 
#这是返回的是一个DataFrame的一个子集。 此时 你可以继续用dateFrame的一些方法进行操作。
 
 
 
 
 
删除dataframe中某一行
 
df.drop()
 
df的内容如下：

drop.PNG

 
    df.drop(df[df[u'代码']==300141.0].index,inplace=True)
    print df
 
输出如下

after_drop.PNG

 
记得参数inplace=True， 因为默认的值为inplace=False，意思就是你不添加的话就使用Falase这个值。
这样子原来的df不会被修改， 只是会返回新的修改过的df。 这样的话需要用一个新变量来承接它
new_df=df.drop(df[df[u'代码']==300141.0].index)
 

判断DataFrame为None
 
    if df is None:

        print "None len==0"

        return False

 
更多...

使用pandas的dataframe数据进行操作的总结

python • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 6076 次浏览 • 2016-07-17 16:47 • 来自相关话题

t = df.iloc[0]<class 'pandas.core.series.Series'>
 
#使用iloc后，t已经变成了一个子集。 已经不再是一个dataframe数据。 所以你使用 t['high'] 返回的是一个值。此时t已经没有index了，如果这个时候调用 t.index
 
t=df[:1]
class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
 
#这是返回的是一个DataFrame的一个子集。 此时 你可以继续用dateFrame的一些方法进行操作。
 
 
 
 
 
删除dataframe中某一行
 
df.drop()
 
df的内容如下：





 
    df.drop(df[df[u'代码']==300141.0].index,inplace=True)
    print df
 
输出如下





 
记得参数inplace=True， 因为默认的值为inplace=False，意思就是你不添加的话就使用Falase这个值。
这样子原来的df不会被修改， 只是会返回新的修改过的df。 这样的话需要用一个新变量来承接它
new_df=df.drop(df[df[u'代码']==300141.0].index)
 

判断DataFrame为None
  if df is None:
print "None len==0"
return False
  查看全部
t = df.iloc[0]<class 'pandas.core.series.Series'>
 
#使用iloc后，t已经变成了一个子集。 已经不再是一个dataframe数据。 所以你使用 t['high'] 返回的是一个值。此时t已经没有index了，如果这个时候调用 t.index
 
t=df[:1]
class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
 
#这是返回的是一个DataFrame的一个子集。 此时 你可以继续用dateFrame的一些方法进行操作。
 
 
 
 
 
删除dataframe中某一行
 
df.drop()
 
df的内容如下：

drop.PNG

 
    df.drop(df[df[u'代码']==300141.0].index,inplace=True)
    print df
 
输出如下

after_drop.PNG

 
记得参数inplace=True， 因为默认的值为inplace=False，意思就是你不添加的话就使用Falase这个值。
这样子原来的df不会被修改， 只是会返回新的修改过的df。 这样的话需要用一个新变量来承接它
new_df=df.drop(df[df[u'代码']==300141.0].index)
 

判断DataFrame为None
 
    if df is None:

        print "None len==0"

        return False

 
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Cannot import name 'StringIO' from 'pandas.compat'

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dataframe如何 遍历所有的列？

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如果遍历行，我们经常会使用df.iterrows(), 而列呢？
可以使用df.items()
 Python pandas.DataFrame.items用法及代码示例
用法:
DataFrame.items()
迭代(列名，系列)对。

遍历 DataFrame 列，返回一个包含列名和内容的元组作为一个系列。

生成(Yield)：
label：对象
被迭代的 DataFrame 的列名。

content：Series
属于每个标签的列条目，作为一个系列。

例子：
>>> df = pd.DataFrame({'species':['bear', 'bear', 'marsupial'],
... 'population':[1864, 22000, 80000]},
... index=['panda', 'polar', 'koala'])
>>> df
species population
panda bear 1864
polar bear 22000
koala marsupial 80000
>>> for label, content in df.items():
... print(f'label:{label}')
... print(f'content:{content}', sep='\n')
...
label:species
content:
panda bear
polar bear
koala marsupial
Name:species, dtype:object
label:population
content:
panda 1864
polar 22000
koala 80000
Name:population, dtype:int64 查看全部
如果遍历行，我们经常会使用df.iterrows(), 而列呢？
可以使用df.items()
 
Python pandas.DataFrame.items用法及代码示例

用法:

DataFrame.items()

迭代(列名，系列)对。



遍历 DataFrame 列，返回一个包含列名和内容的元组作为一个系列。



生成(Yield)：

label：对象

被迭代的 DataFrame 的列名。



content：Series

属于每个标签的列条目，作为一个系列。



例子：

>>> df = pd.DataFrame({'species':['bear', 'bear', 'marsupial'],

...                   'population':[1864, 22000, 80000]},

...                   index=['panda', 'polar', 'koala'])

>>> df

        species   population

panda   bear      1864

polar   bear      22000

koala   marsupial 80000

>>> for label, content in df.items():

...     print(f'label:{label}')

...     print(f'content:{content}', sep='\n')

...

label:species

content:

panda         bear

polar         bear

koala    marsupial

Name:species, dtype:object

label:population

content:

panda     1864

polar    22000

koala    80000

Name:population, dtype:int64

pandas dataframe 切片与python列表切片的区别

量化交易-Ptrade-QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3541 次浏览 • 2020-10-29 23:34 • 来自相关话题

 
有一个Dataframedf = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((8,2)),index=list('abcdefgh'),columns=['COL1','COL2'])COL1 COL2
a 0 1
b 2 3
c 4 5
d 6 7
e 8 9
f 10 11
g 12 13
h 14 15那么如果我用df['a':'e'] 返回的结果是：
  COL1 COL2
a 0 1
b 2 3
c 4 5
d 6 7
e 8 9是包含e尾部的，
 
而python的切片 
a = [0,1,2,3,4,5]
a[1:5] 是不包含最后一个元素的。
 
原文链接：
http://30daydo.com/article/630
  查看全部
 
有一个Dataframe
df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((8,2)),index=list('abcdefgh'),columns=['COL1','COL2'])
COL1	COL2

a	0	1

b	2	3

c	4	5

d	6	7

e	8	9

f	10	11

g	12	13

h	14	15
那么如果我用df['a':'e'] 返回的结果是：
 
	COL1	COL2

a	0	1

b	2	3

c	4	5

d	6	7

e	8	9
是包含e尾部的，
 
而python的切片 
a = [0,1,2,3,4,5]
a[1:5] 是不包含最后一个元素的。
 
原文链接：
http://30daydo.com/article/630
 

使用pandas的dataframe数据进行操作的总结

python • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 6076 次浏览 • 2016-07-17 16:47 • 来自相关话题

t = df.iloc[0]<class 'pandas.core.series.Series'>
 
#使用iloc后，t已经变成了一个子集。 已经不再是一个dataframe数据。 所以你使用 t['high'] 返回的是一个值。此时t已经没有index了，如果这个时候调用 t.index
 
t=df[:1]
class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
 
#这是返回的是一个DataFrame的一个子集。 此时 你可以继续用dateFrame的一些方法进行操作。
 
 
 
 
 
删除dataframe中某一行
 
df.drop()
 
df的内容如下：





 
    df.drop(df[df[u'代码']==300141.0].index,inplace=True)
    print df
 
输出如下





 
记得参数inplace=True， 因为默认的值为inplace=False，意思就是你不添加的话就使用Falase这个值。
这样子原来的df不会被修改， 只是会返回新的修改过的df。 这样的话需要用一个新变量来承接它
new_df=df.drop(df[df[u'代码']==300141.0].index)
 

判断DataFrame为None
  if df is None:
print "None len==0"
return False
  查看全部
t = df.iloc[0]<class 'pandas.core.series.Series'>
 
#使用iloc后，t已经变成了一个子集。 已经不再是一个dataframe数据。 所以你使用 t['high'] 返回的是一个值。此时t已经没有index了，如果这个时候调用 t.index
 
t=df[:1]
class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
 
#这是返回的是一个DataFrame的一个子集。 此时 你可以继续用dateFrame的一些方法进行操作。
 
 
 
 
 
删除dataframe中某一行
 
df.drop()
 
df的内容如下：

drop.PNG

 
    df.drop(df[df[u'代码']==300141.0].index,inplace=True)
    print df
 
输出如下

after_drop.PNG

 
记得参数inplace=True， 因为默认的值为inplace=False，意思就是你不添加的话就使用Falase这个值。
这样子原来的df不会被修改， 只是会返回新的修改过的df。 这样的话需要用一个新变量来承接它
new_df=df.drop(df[df[u'代码']==300141.0].index)
 

判断DataFrame为None
 
    if df is None:

        print "None len==0"

        return False

 
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