pythondataframe遍歷

⑴ python中，如何遍歷dataframe來統計比某一行的值大的行的個數

可以使用條件查詢，設置一組條件。

⑵ 求助：Python介面自動化-如何遍歷讀取excel表格

建議直接request把這個excel下載保存到本地
然後用pandas的read_excel讀取
這樣就讀取成dataframe，你想做什麼操作都很簡單了

⑶ python一般遍歷所有文件需要多久

在互聯網管理、金融、物流等領域，往往離不開數據處理、統計分析等輔助決策的操作。

傳統的商業分析(Business Analysis)，定性佔比很大，以相對簡單的數據處理為輔助，人們使用的分析工具主要是Excel；然而，自Excel2007版起，最大支持的工作表大小為16,384 列 × 1,048,576 行，超出最大行列數單元格中的數據將會丟失。

在大數據背景的今天，面對千萬條以上動輒成百上千G的數據，單用excel難免顯得力不從心，越來越多的人將關注點轉向python。

易踩坑！Excel輸給Python

(1)數據量級太大，報表來不及保存，Excel崩潰無響應

比如，工作中經常需要對一個表進行刪除重復值處理，當工作表中格式過於復雜、數據量過於龐大時，Excel在計算時容易報錯崩潰。

而python在數據處理的量級和性能上明顯高於excel，對python來說，只需調用drop_plicates方法就可以輕松處理大批量數據，無需擔心軟體崩潰異常退出。

Python的處理方法如下：

調用方法：

DataFrame.drop_plicates(subset=None,keep='first', inplace=False)

————————————————

參數說明：

subset: column label or sequence of labels, optional

用來指定特定的列，默認所有列

keep :{『first』, 『last』, False}, default 『first』

刪除重復項並保留第一次出現的項

inplace: boolean, default False

選擇直接在原來數據上修改或是保留一個副本

—————————————————刪除重復行

(2)操作繁瑣，人工處理容易粗心犯錯

我們經常會遇到從一個Excel表格拷貝一些數據，粘貼到另一個Excel表格中去的情況；或者從多個表格中，合並含有重復列的舊表格為新表。

這些工作並不困難，卻需要耗費大量人工審核的時間，且容易出錯。

利用python，可以放心交給機器做運算，一行命令解決人工需點擊上百次的工作。

Python處理方法如下：

設置循環遍歷，匹配關鍵字，按照列名自動分割數據存儲至本地

pandas自動分列操作

(3)重復性工作，效率低下

在做圖表時，由於每個報表都需要做對應的圖表，人工重復性操作N個報表，效率低下。

但是運用Python，可以調用已經集成好的工具包，自動化收集和清理數據，保存和刷新報表，對數據進行可視化展示。

Python處理方法如下：

對多個圖表進行批量處理，並且輕松輸出可視化內容，相比excel要高效得多。

小白學Python，壓力大嗎？

聽起來Python是不是很高大上的樣子？但事實上，即便是小白也能駕馭這樣的「高大上」技能！

簡單易學，速度快，正是學習Python的優點之一。Python說明文檔極其簡單，它更專注於解決問題而不是研究計算機語言本身，所以小白也能輕松上手！

以Python使用openpyxl讀寫excel文件為例

⑷ python中datafram怎麼for遍歷數據

最常用的，通過for in遍歷數組
colours = ["red","green","blue"]

for colour in colours:
print colour
# red
# green
# blue

⑸ pandas.DataFrame.loc好慢，怎麼遍歷訪問DataFrame比較快

如果用for來遍歷，pandas比普通的python程序還要慢.

試試Series.apply函數來調用do_some_things_with_time，自然就得到了一個新的處理過的time列.
df.time2=df.time.apply(do_some_things_with_time)
或者直接賦值給df.time也行

⑹ python 如何統計dataframe中某一列數據中每個元素出現的次數

不推薦使用collections統計或者list.count來統計，因為可能會遇到TypeError: unhashable type: 'list』錯誤。

此外也不推薦使用df3[「Alarm_Z」].value_counts()來統計，因為版本原因，有些版本的pandas好像沒有這個方法。

注意，當列表中含有缺失值時，這種方法可能會失效，需要先用字元型的「nan」來填充缺失值。

⑺ python dataframe循環讀取為什麼出錯

1. df1=df[df['a'].isin(['i'])]意味著是從DataFrame中取出a列值為字元串'i'的所有行

2. 參考以下代碼:

   

⑻ python padnas 通過循環讀取文件後，我不能找出有缺失值的那張表，請問應如何判斷

可以使用numpy中的函數判讀dataframe中是否有NaN的值
import numpy as np
if np.any(df.isnull()): 先判斷是否有NaN的值，隨後遍歷dataframe的所有列，注意df.isna()函數，就是判斷是否為NaN。循環體中的命令是將NaN替換成某種數值（平均值、中位數之類，依據你的處理邏輯）
for __column_index in df.columns[df.isna().any()].to_list():
df[__column_index].fillna(df[__column_index].mean(), inplace=True)

⑼ python對dataframe進行操作

建議參考一下dataframe文檔，裡面有相應的方法，不需要使用for循環遍歷，for循環遍歷會拖慢程序。對於dataframe中數據檢索可以使用下面的方法。

【全部】df.values

【name列的數據】df['name'].values

【loc檢索A列】df.loc['A']

【iloc進行行檢索】df.iloc[0]

【直接使用名字進行列檢索,但不適合行檢索】df['name']

運行效果展示

完美運行，不用操心索引+1的問題，也不用再創建一個DataFrame實例！

希望能夠採納！