pythondataframe遍历

⑴ python中，如何遍历dataframe来统计比某一行的值大的行的个数

可以使用条件查询，设置一组条件。

⑵ 求助：Python接口自动化-如何遍历读取excel表格

建议直接request把这个excel下载保存到本地
然后用pandas的read_excel读取
这样就读取成dataframe，你想做什么操作都很简单了

⑶ python一般遍历所有文件需要多久

在互联网管理、金融、物流等领域，往往离不开数据处理、统计分析等辅助决策的操作。

传统的商业分析(Business Analysis)，定性占比很大，以相对简单的数据处理为辅助，人们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为16,384 列 × 1,048,576 行，超出最大行列数单元格中的数据将会丢失。

在大数据背景的今天，面对千万条以上动辄成百上千G的数据，单用excel难免显得力不从心，越来越多的人将关注点转向python。

易踩坑！Excel输给Python

(1)数据量级太大，报表来不及保存，Excel崩溃无响应

比如，工作中经常需要对一个表进行删除重复值处理，当工作表中格式过于复杂、数据量过于庞大时，Excel在计算时容易报错崩溃。

而python在数据处理的量级和性能上明显高于excel，对python来说，只需调用drop_plicates方法就可以轻松处理大批量数据，无需担心软件崩溃异常退出。

Python的处理方法如下：

调用方法：

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

————————————————

参数说明：

subset: column label or sequence of labels, optional

用来指定特定的列，默认所有列

keep :{‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’

删除重复项并保留第一次出现的项

inplace: boolean, default False

选择直接在原来数据上修改或是保留一个副本

—————————————————删除重复行

(2)操作繁琐，人工处理容易粗心犯错

我们经常会遇到从一个Excel表格拷贝一些数据，粘贴到另一个Excel表格中去的情况；或者从多个表格中，合并含有重复列的旧表格为新表。

这些工作并不困难，却需要耗费大量人工审核的时间，且容易出错。

利用python，可以放心交给机器做运算，一行命令解决人工需点击上百次的工作。

Python处理方法如下：

设置循环遍历，匹配关键字，按照列名自动分割数据存储至本地

pandas自动分列操作

(3)重复性工作，效率低下

在做图表时，由于每个报表都需要做对应的图表，人工重复性操作N个报表，效率低下。

但是运用Python，可以调用已经集成好的工具包，自动化收集和清理数据，保存和刷新报表，对数据进行可视化展示。

Python处理方法如下：

对多个图表进行批量处理，并且轻松输出可视化内容，相比excel要高效得多。

小白学Python，压力大吗？

听起来Python是不是很高大上的样子？但事实上，即便是小白也能驾驭这样的“高大上”技能！

简单易学，速度快，正是学习Python的优点之一。Python说明文档极其简单，它更专注于解决问题而不是研究计算机语言本身，所以小白也能轻松上手！

以Python使用openpyxl读写excel文件为例

⑷ python中datafram怎么for遍历数据

最常用的，通过for in遍历数组
colours = ["red","green","blue"]

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

⑸ pandas.DataFrame.loc好慢，怎么遍历访问DataFrame比较快

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

⑹ python 如何统计dataframe中某一列数据中每个元素出现的次数

不推荐使用collections统计或者list.count来统计，因为可能会遇到TypeError: unhashable type: 'list’错误。

此外也不推荐使用df3[“Alarm_Z”].value_counts()来统计，因为版本原因，有些版本的pandas好像没有这个方法。

注意，当列表中含有缺失值时，这种方法可能会失效，需要先用字符型的“nan”来填充缺失值。

⑺ python dataframe循环读取为什么出错

1. df1=df[df['a'].isin(['i'])]意味着是从DataFrame中取出a列值为字符串'i'的所有行

2. 参考以下代码:

   

⑻ python padnas 通过循环读取文件后，我不能找出有缺失值的那张表，请问应如何判断

可以使用numpy中的函数判读dataframe中是否有NaN的值
import numpy as np
if np.any(df.isnull()): 先判断是否有NaN的值，随后遍历dataframe的所有列，注意df.isna()函数，就是判断是否为NaN。循环体中的命令是将NaN替换成某种数值（平均值、中位数之类，依据你的处理逻辑）
for __column_index in df.columns[df.isna().any()].to_list():
df[__column_index].fillna(df[__column_index].mean(), inplace=True)

⑼ python对dataframe进行操作

建议参考一下dataframe文档，里面有相应的方法，不需要使用for循环遍历，for循环遍历会拖慢程序。对于dataframe中数据检索可以使用下面的方法。

【全部】df.values

【name列的数据】df['name'].values

【loc检索A列】df.loc['A']

【iloc进行行检索】df.iloc[0]

【直接使用名字进行列检索,但不适合行检索】df['name']

运行效果展示

完美运行，不用操心索引+1的问题，也不用再创建一个DataFrame实例！

希望能够采纳！