Minulla on pandasin DataFrame
:
import pandas as pd
inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]
df = pd.DataFrame(inp)
print df
Output:
c1 c2
0 10 100
1 11 110
2 12 120
Nyt haluan iteroida tämän kehyksen rivejä. Jokaisen rivin kohdalla haluan päästä käsiksi sen elementteihin (arvoihin soluissa) sarakkeiden nimien perusteella. Esim:
for row in df.rows:
print row['c1'], row['c2']
Onko se mahdollista pandasissa?
Löysin tämän samanlainen kysymys. Mutta se ei anna minulle tarvitsemaani vastausta. Siellä esimerkiksi ehdotetaan käytettäväksi:
for date, row in df.T.iteritems():
tai
for row in df.iterrows():
Mutta en ymmärrä, mikä row
-objekti on ja miten voin työskennellä sen kanssa.
DataFrame.iterrows on generaattori, joka tuottaa sekä indeksin että rivin.
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}])
<!- ->
for index, row in df.iterrows():
print(row['c1'], row['c2'])
Output:
10 100
11 110
12 120
Sinun pitäisi käyttää df.iterrows()
. Tosin riveittäinen iterointi ei ole erityisen tehokasta, koska Series-objekteja on luotava.
Voit myös käyttää df.apply()
-toimintoa, kun haluat kerrata rivejä ja käyttää useita sarakkeita funktiota varten.
def valuation_formula(x, y):
return x * y * 0.5
df['price'] = df.apply(lambda row: valuation_formula(row['x'], row['y']), axis=1)