我想绕过系列索引
In [44]: type(ed1)
Out[44]: pandas.core.series.Series
In [43]: for _, row in ed1.iterrows():
...: print(row.name)
我得到错误:
AtributeError: 'Series' ojbect has no attribute 'iterrows'
系列有类似迭代的方法吗?非常感谢
Series
对象定义一个 iteritems
方法(数据作为索引值对的迭代器返回。
for _, val in ed1.iteritems():
...
或者,您可以通过调用来遍历列表 tolist
,
for val in ed1.tolist():
...
通常不建议在熊猫对象上进行迭代。尽可能地进行向量化。为此,我建议看一下我的答案如何在Pandas中的DataFrame中的行上进行迭代?讨论了迭代的更好替代方案。
我有一个数据帧,如: 所以我想通过两个“for循环”添加一些列,如: 新的类似数据帧的图片: 我的代码不起作用: 如何编写代码来获得像第二张图片这样的数据帧?
我正在读取一个包含多个datetime列的csv文件。我需要在读取文件时设置数据类型,但datetimes似乎是个问题。例如: 运行时出现错误: 不理解数据类型"datetime" 通过pandas在事实之后转换列。to_datetime()不是一个选项,我不知道哪些列将成为datetime对象。这些信息可以更改,并且来自于通知我的数据类型列表的任何信息。 或者,我尝试用numpy.genfrom
问题内容: 试图了解熊猫某些功能背后的设计原理。 如果我有一个3560行18列的DataFrame,那么 是3560,但是 是18。 也许对于来自R的人来说这很自然;对我来说,感觉不太“ Pythonic”。是否在某处介绍了熊猫的基本设计原理? 问题答案: DataFrame主要是基于列的数据结构。在后台,DataFrame内部的数据存储在块中。大致来说,每个dtype都有一个块。 每列都有一个d
第一科伦:武器 第二栏:Pepetrator_年龄 例如,y轴应该是案件数量x轴犯罪人的年龄 线是犯罪者使用的武器类型 您可以将其复制粘贴到jupyter以初始化数据集 此处的数据集:https://www.kaggle.com/jyzaguirre/us-homicide-reports
问题内容: 我正在使用以下df: 我想在所有年份中强制使用数字: 有没有简单的方法可以做到这一点,还是我必须全部输入? 问题答案: 更新: 您以后不需要转换值,可以在读取CSV时 即时 进行: 如果您需要将多列转换为数字dtypes,请使用以下技术: 样本来源DF: 将选定的列转换为数字dtypes: PS,如果要选择 所有 ()列,请使用以下简单技巧:
问题内容: 我陷入了异步算法: 我有一系列的猫鼬模型: 我想抓取每个集合的所有项目,并将它们放入数组或类似的内容中。如果这样做,则回调的关键字不会引用当前模型,因此我无法知道哪些模型项属于 我也尝试了异步库,但没有成功,因为我总是回到同一问题:无法知道哪个模型在回调内执行find查询。同上,如果我使用诺言。 请帮助我:)你会怎么做? EDIT model.find调用query.find,quer
问题内容: 我有一个包含屏幕名称,tweet,收藏夹等的Pandas DataFrame。我想找到“ favcount”(我已经做过)的最大值,并返回该“ tweet”的屏幕名称 我似乎找不到任何东西,任何人都可以帮助我朝正确的方向发展吗? 问题答案: 使用 来获取最大价值的指标。那你可以用 编辑: 现已弃用,切换为
问题内容: 如何获得系列中最常出现的物品? 考虑系列 返回值应该是 问题答案: 您可以使用并提取第一个值: 这不一定是低效率的。与往常一样,对您的数据进行测试以查看适合的数据。