pandas中遍历dataframe的每一个元素的实现
技术  /  管理员 发布于 7年前   384
假如有一个需求场景需要遍历一个csv或excel中的每一个元素,判断这个元素是否含有某个关键字
那么可以用python的pandas库来实现。
方法一:
pandas的dataframe有一个很好用的函数applymap,它可以把某个函数应用到dataframe的每一个元素上,而且比常规的for循环去遍历每个元素要快很多。如下是相关代码:
import pandas as pddata = [["str","ewt","earw"],["agter","awetg","aeorgh"]]dataframe1 = pd.DataFrame(data=data,columns=["name1","name2","name3"])print(dataframe1)bool_array = dataframe1.applymap(lambda x:"w" in x)out_array = dataframe1[bool_array]print(out_array) >> name1 name2 name30 str ewt earw1 agter awetg aeorgh name1 name2 name30 NaN ewt earw1 NaN awetg NaN
代码中,bool_array为一个逻辑矩阵,满足条件元素的位置为true,否则为false。然后通过逻辑矩阵去索引dataframe1,就可以得出满足条件的元素。
方法二:
第一种方法是一次性遍历每个元素,这样不好分column去处理,那换一种方式可以每次遍历一列
#接上面代码file_columns = dataframe1.columns.tolist()for column in file_columns: bool_index = dataframe1[column].str.contains("w") filter_data = dataframe1[column][bool_index] print(filter_data) >>Series([], Name: name1, dtype: object)0 ewt1 awetgName: name2, dtype: object0 earwName: name3, dtype: object
代码种 Series.str.contains 是 Series 才有的一个操作。另外,filter_data只输出每一列中满足条件的元素,更方便下一步的操作。
简单说明:
针对pandas的dataframe和series,有强大的高阶函数:apply,applymap和map函数等,它们比简单的for循环要快很多,善用这些高阶函数会让你事半功倍。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
122 在
学历:一种延缓就业设计,生活需求下的权衡之选中评论 工作几年后,报名考研了,到现在还没认真学习备考,迷茫中。作为一名北漂互联网打工人..123 在
Clash for Windows作者删库跑路了,github已404中评论 按理说只要你在国内,所有的流量进出都在监控范围内,不管你怎么隐藏也没用,想搞你分..原梓番博客 在
在Laravel框架中使用模型Model分表最简单的方法中评论 好久好久都没看友情链接申请了,今天刚看,已经添加。..博主 在
佛跳墙vpn软件不会用?上不了网?佛跳墙vpn常见问题以及解决办法中评论 @1111老铁这个不行了,可以看看近期评论的其他文章..1111 在
佛跳墙vpn软件不会用?上不了网?佛跳墙vpn常见问题以及解决办法中评论 网站不能打开,博主百忙中能否发个APP下载链接,佛跳墙或极光..
Copyright·© 2019 侯体宗版权所有·
粤ICP备20027696号