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pAnDAs 遍历行

pandas.DataFrame.iterrows DataFrame.iterrows() 迭代(iterate)覆盖整个DataFrame的行中,返回(index, Series)对。 import numpy as np import pandas as pd def _map(data, exp): for index, row in data.iterrows(): # 获取每行的index、row ...

pandas.DataFrame.iterrows DataFrame.iterrows() 迭代(iterate)覆盖整个DataFrame的行中,返回(index, Series)对。 import numpy as np import pandas as pd def _map(data, exp): for index, row in data.iterrows(): # 获取每行的index、row ...

pandas.DataFrame.iterrows DataFrame.iterrows() 迭代(iterate)覆盖整个DataFrame的行中,返回(index, Series)对。 import numpy as npimport pandas as pddef _map(data, exp): for index, row in data.iterrows(): # 获取每行的index、row fo...

pandas.DataFrame.iterrows DataFrame.iterrows() 迭代(iterate)覆盖整个DataFrame的行中,返回(index, Series)对。 import numpy as np import pandas as pd def _map(data, exp): for index, row in data.iterrows(): # 获取每行的index、row ...

In [129]: s = pd.Series(range(-3, 4)) In [130]: s Out[130]: 0 -3 1 -2 2 -1 3 0 4 1 5 2 6 3 dtype: int64

pandas.DataFrame.iterrows DataFrame.iterrows() 迭代(iterate)覆盖整个DataFrame的行中,返回(index, Series)对。 import numpy as np import pandas as pd def _map(data, exp): for index, row in data.iterrows(): # 获取每行的index

首先,既然你要画残差(residual)的qqplot 那一定要先做回归。 你没说明回归自变量和因变量都是什么,假设第二列是因变量pressure[2],第三列是自变量pressure[3] 1.回归 >lm.fitqqnorm(lm.fit$res) >qqliine(lm.fit$res) 提取?就直接write.tabl.

这个是可以有的,我想还是非常Nice!

for index,row in df.iterrows(): print('通过iterrows方法就可以对dataframe迭代了') print('里面对index和row是什么意思应该知道吧。如果不知道,那就试验一下咯~')

如果用for来遍历,pandas比普通的python程序还要慢. 试试Series.apply函数来调用do_some_things_with_time,自然就得到了一个新的处理过的time列. df.time2=df.time.apply(do_some_things_with_time) 或者直接赋值给df.time也行

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