我試圖建立一個(gè)基于另一個(gè)數(shù)據(jù)框。為了構(gòu)建第二個(gè)，我需要遍歷第一個(gè)數(shù)據(jù)幀并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一些更改并將其插入到第二個(gè)中。我正在為我的 for 循環(huán)使用 namedTuple。這個(gè)循環(huán)需要大量時(shí)間來處理 2m 行數(shù)據(jù)。有沒有最快的方法來做到這一點(diǎn)？
2 回答
互換的青春
TA貢獻(xiàn)1797條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊
由于通常 pandas 數(shù)據(jù)框是建立在列上的，因此它似乎無法提供一種遍歷行的方法。但是，這是我用于處理 pandas 數(shù)據(jù)框中每一行的方式：
rows = zip(*(table.loc[:, each] for each in table))
for rowNum, record in enumerate(rows):
# If you want to process record, modify the code to process here:
# Otherwise can just print each row
print("Row", rowNum, "records: ", record)
順便說一句，我仍然建議您尋找一些可以幫助您處理第一個(gè)數(shù)據(jù)幀的 pandas 方法 - 通常會(huì)比您自己編寫更快、更有效。希望這能有所幫助。
米脂
TA貢獻(xiàn)1836條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊
我建議使用pandas內(nèi)置的iterrows函數(shù)。
data = {'Name': ['John', 'Paul', 'George'], 'Age': [20, 21, 19]}
db = pd.DataFrame(data)
print(f"Dataframe:\n{db}\n")
for row, col in db.iterrows():
print(f"Row Index:{row}")
print(f"Column:\n{col}\n")
上面的輸出：
Dataframe:
Name Age
0 John 20
1 Paul 21
2 George 19
Row Index:0
Column:
Name John
Age 20
Name: 0, dtype: object
Row Index:1
Column:
Name Paul
Age 21
Name: 1, dtype: object
Row Index:2
Column:
Name George
Age 19
Name: 2, dtype: object
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