使用iterrows在数据帧的行上迭代时访问上一行
，可以通过使用shift()函数来实现。shift()函数可以将数据帧中的行向上或向下移动指定数量的位置。
具体步骤如下：
- 导入pandas库：import pandas as pd
- 创建数据帧：df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})
- 使用iterrows()函数迭代数据帧的行：for index, row in df.iterrows():
- 在迭代过程中，使用shift()函数访问上一行的值：previous_row_value = df['A'].shift(1) 这里假设要访问列'A'的上一行的值。
- 在迭代过程中，可以将上一行的值与当前行的值进行比较或进行其他操作。
使用iterrows()函数在数据帧的行上进行迭代可能效率较低，因为它需要将数据帧转换为元组的形式。如果需要处理大型数据集，推荐使用其他更高效的方法，如使用iteritems()函数迭代列，或使用向量化操作。
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3回答
如何仅将一行附加到新的数据帧？我只看过附加整个数据帧的示例。我使用iterrows来获得要附加到新dataframe的行的索引。
for index1, row1 in df.iterrows():
if df.iloc[index][0] == "Text":
在这条if语句中，我想要追加一行。
浏览 1提问于2015-12-29得票数 0
1回答
所以我有一个pandas dataframe，我使用iterrows()遍历每一行，对它做一些复杂的操作。其中一部分涉及从下一行的坐标中减去当前行的坐标，所以我这样做了
sqrt(((row[5] - df.iloc[index+1, 5])**2) + ((row[4] - df.iloc[index+1, 4])**2)) < .1
问题是当我完成对所有行的迭代时，最后一行将给我一个索引错误，因为我将引用不存在的下一个索引。我正在考虑只在数据帧的末尾添加一个虚拟行。有没有更优雅的解决方案来解决这个问题？
编辑：
for index, row in df.iterrows():
浏览 0提问于2018-07-04得票数 1
2回答
我正在处理大型数据帧，并注意到使用df.iterrows()遍历每个数据帧需要很长时间。目前，我迭代数据帧中的行，提取数据帧中某些行的值，并将它们乘以一些预定义的权重。然后创建一个置信度级别，如果它大于某个阈值，则将该索引添加到列表indices中。这里有一个简单的例子来说明我的意思： import pandas as pd
attributes = ['attr1', 'attr2', 'attr3']
d = {'attr1': [1, 2], 'attr2': [3, 4], 'attr3'
浏览 19提问于2021-11-12得票数 0
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accounts = pd.read_csv('C:/*******/New_export.txt', sep=",", dtype={'number': object})
accounts.columns = ["Number", "F"]
for i, j in accounts["Number"].iterrows(): #i represents the row(index number), j is the number
if (str(j) == "27*******5
浏览 519提问于2019-03-05得票数 19
回答已采纳
好吧，事情是这样的。我正在处理大量的pandas数据帧和数组。通常，我需要将一个帧中的值与另一个帧中的值配对，理想情况下，最后将信息组合到一个帧中。
假设我正在查看图像文件。简单的例子：
FILEPATH, TYPE, COLOR, VALUE_I,<br>
/img2.jpg, A, 'green', 0.6294<br>
/img45.jpg, B, 'green', 0.1846<br>
/img87.jpg, A, 'blue', 34.78&
浏览 0提问于2018-06-28得票数 0
我正在尝试根据另一个数据帧中的值将一个数据帧的行分成6个列表。在python中使用pandas包。trainX =数据帧形状(7352,561)和trainY =数据帧形状(7351，1)
我想要的是根据trainY中相应行的值，将trainX的每一行排序到6个新的数据帧中。
如果trainY中的第1行表示"1"，那么trainX中的第1行应该转到dataframe class1。如果trainY中的第2行表示"2"，那么trainX中的第2行应该转到dataframe class2。依此类推，直到trainX中的所有7351行都划分为类1到6。
我用for循环
浏览 1提问于2021-11-26得票数 0
4回答
我正在尝试遍历一个大的数据帧。但是，我不知道如何包含一些条件。下面是我的数据框示例：
0 1 2 3
0 chr3R 4174822 4174922 1.0
1 chr3R 4175400 4175500 0.0
2 chr3R 4175466 4175566 0.5
3 chr3R 4175521 4175621 1.0
4 chr3R 4175603 4175703 0.0
我想遍历这些行，找出第x行的第1列与第1行的第1列的差值小于5000的行。如果x行和行1之间的差值小于5000
浏览 0提问于2015-04-19得票数 0
1回答
我使用Pandas已经快6个月了，在我看来，最大的争论之一是关于迭代数据帧，通过.iterrows() .apply()或list-comprehension来计算新数据。 我曾多次尝试使用.loc或类似的访问器来写入数据。问题是，当我有许多条件时，我过去在一行代码中解决的问题，我将需要创建许多行的.iloc来实现数据。 简而言之:即使数据帧不是很大，总是避免迭代并拥有更长的代码行是否有回报？ 有没有人推荐一些文章来解释这种效率权衡？
浏览 10提问于2021-03-25得票数 0
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1回答
我怎样才能加速这个方法呢？
、、、、
我正在数据科学代码中进行优化，我发现了一种速度很慢的方法。我想要一些技巧来改善它。现在，我正在测试一个43000行的数据帧，大约需要50秒才能执行。
我已经阅读了.loc、.iloc、.at、.iat、.iterrows和.itertuples方法，以便在数据帧中迭代以获得更好的性能，我认为这里就是这种情况，因为实际上该方法是在for循环中运行的。
def slow_method(sliced_data_frame, labels_nd_array):
sliced_data_frame['column5'] = -1 # creating a new column
浏览 1提问于2019-08-30得票数 0
我有一个flask应用程序，在那里我可以获取数据并转换为熊猫数据帧。 if request.method == 'PUT':
content = request.get_json(silent=True)
df = pd.DataFrame.from_dict(content)
for index, row in df.iterrows():
if row["label"] == True:
row['A'] = row['B'] / row['C']
浏览 23提问于2019-02-27得票数 0
我可以使用iterrows函数遍历熊猫数据帧，但是我想知道如何遍历给定索引中的行？
我知道有人可以这样做：
index_to_start = 100
current = 0
for _, row in frame.iterrows():
if current < index_to_start:
continue
# Do something
然而，这看起来有点丑陋，我想知道是否有更清晰、更直接的方法来做到这一点？
浏览 7提问于2019-08-08得票数 1
回答已采纳
我正在使用一个数据帧(10x530)，它包含一个布尔列'perimeter‘。当布尔值为False时，我需要删除行，因此我决定使用以下代码：
for idx, data in df5.iterrows():
if df5['perimeter'] == False:
df5 = df5.drop(index = idx)
print('index drop: ', idx)
elif df5['perimeter'] == True:
pass
else:
浏览 0提问于2020-05-04得票数 0
3回答
在迭代数据帧时，是否有一种简单的方法引用上一行？在下面的数据中，我希望B列在A > 1时更改为1，直到A < -1更改为-1。
In [11]: df
Out[11]:
A B
2000-01-01 -0.182994 0
2000-01-02 1.290203 0
2000-01-03 0.245229 0
2000-01-08 -1.230742 0
2000-01-09 0.534939 0
2000-01-10 1.324027 0
这就是我想做的，但是很明显，你不能仅仅从
浏览 7提问于2013-05-22得票数 1
2回答
我有两个不同的数据帧，我正在尝试比较。因此，我的第一个数据帧有10行，第二个有2000行。我尝试做的是将我的第一个df中的第一行与另一个df中的全部2,000行进行比较。然后对我的第一个df中的下一行执行相同的操作。
这是我目前拥有的代码。它在前2,000中工作得很好，然后当我应该递增时，它崩溃了。
i = 1
j = 1
for u in userFrame.iterrows():
for d in dbFrame.iterrows():
if userFrame['tag'][i] == dbFrame['tag1'][j]:
浏览 0提问于2016-02-12得票数 2
1回答
我有一个很大的(3毫米唱片)文件。 该文件包含四列: id、startdate、enddate、status每个id都会有多个状态更改，我的目标是转置这些数据，并最终得到一个包含以下列的宽数据帧： [id, status1, status2, status3... statusN] 其中行的值将是id，列上的状态的开始日期。 行的示例如下： ["xyz", '2020-08-24 23:42:54', '(blank)', '2020-08-26 21:23:45'...(startdate value for status
浏览 25提问于2020-08-24得票数 1
2回答
我正在尝试创建一个逐行迭代pandas数据帧的函数。我想基于其他列的行值创建一个新列。我的原始数据帧可能如下所示：
df:
A B
0 1 2
1 3 4
2 2 2
现在，我想在每个索引位置创建一个用列A-列B的行值填充的新列，结果如下所示：
df:
A B A-B
0 1 2 -1
1 3 4 -1
2 2 2 0
我的解决方案有效，但仅当我不在函数中使用它时：
for index, row in df.iterrows():
print index
浏览 0提问于2015-12-07得票数 19
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2回答
我在python代码中有下面这一行：
for tradeName, trade in data.iterrows():
...
"data“是以下形式的pandas数据帧：
timestamp open high low close volume
2000-01-03 00:00:00 1481.50 1481.50 1480.50 1480.50 4
2000-01-03 00:30:00 1480.25 1480.50 1479.75 1480.50 4
2000-01-03 01:00:00 1480.50
浏览 2提问于2016-06-08得票数 2
2回答
将DF行乘以系数
、、
我希望存储statsmodels.api模型的系数以备将来使用(这样我就不必每次都运行该模型)。当我得到一个想要预测的新数据帧时，我希望能够将数据帧的每一行乘以系数(即model.params)。然后我会将每一行*系数的结果相加，以获得该行的预测。然而，当我尝试时，它似乎对我不起作用：
preds = []
for row in df.iterrows():
preds.append((model.params*row).sum())
编辑:示例
df：
Height Weight Color
6 5 3
6 2
浏览 38提问于2018-06-07得票数 3
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1回答
多处理循环
、、
我有一个脚本，可以循环处理熊猫的数据，并根据一些搜索和几何操作将地理信息系统数据输出到地质公园。当我使用for循环时，它可以工作，但是对于超过4k的记录，它需要一段时间。由于它是作为自己的函数构建的，它基于行迭代返回所需的内容，因此我尝试使用以下多进程运行它：
import pandas as pd, bwe_mapping
from multiprocessing import Pool
#Sample dataframe
bwes = [['id', 7216],['item_id', 3277841], ['Date',
浏览 1提问于2022-10-24得票数 0
回答已采纳
我从CSV文件中读取了数千行数据，其中包含用于计算不同输出的数据。我读入此CSV文件并将输入存储在Pandas数据帧中。然后，我使用itterrows()遍历数据帧。有时我的代码会失败，这时我希望读入原始文件，但在失败后从一行开始处理。因此，当这种情况发生时，设置我的代码，以便在进入itterrows() for循环之前取消注释两行，并将原始数据帧分割成一定大小：
# slicing it and re-indexing when a restart is needed
df_slice = df.iloc[1292:,]
for index,row in df_slice.iterrows(
浏览 0提问于2015-12-22得票数 1
我想循环遍历数据帧中的行和列。我的数据帧如下所示： 我的代码如下所示： for index,j in usd_margin_data.iterrows():
print(index,j) 但我实际上想要的是在数据中循环行和列。 如下所示： for row in usd_margin_data.iterrows():
for column in list(usd_margin_data): 当我需要每行和每列的索引时，循环通过行和列的最好方法是什么？ 预期输出 10 CME 1728005
10 HKEX 0
10 Nissan 1397464.22
...
浏览 15提问于2019-02-19得票数 2
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8回答
我有一个熊猫数据框，看起来像这样(它很大)
date exer exp ifor mat
1092 2014-03-17 American M 528.205 2014-04-19
1093 2014-03-17 American M 528.205 2014-04-19
1094 2014-03-17 American M 528.205 2014-04-19
1095 2014-03-17 American M 528.205 2014-04-19
1096 2014
浏览 1提问于2014-04-28得票数 287
在这件事上真的很艰难。假设我有两个数据帧，一个包含水果，另一个包含水果糖果类型。每个数据帧中都有许多其他数据。所以它看起来像这样：
fruit:
fruitId fruitName
0 1 banana
1 2 orange
2 3 apple
3 4 pear
4 5 lemon
candy:
candyId candyName fruitId
0 1 Orange Julius null
1 2 Bananarama
浏览 15提问于2020-08-03得票数 0
1回答
我想执行一个函数/迭代通过具有2列(id，address)的数据帧的单个列的所有行。然后将解析的地址写入具有相应id的新数据帧。
这就是我到目前为止所知道的：
addresses =pd.read_sql(query, conn)
# Create a list to hold results
results = []
# Go through each address in turn
for rowno,address in addresses.iterrows():
clean_addresses = pyap.parse(addresses['address']
浏览 17提问于2020-05-22得票数 1
我知道这个错误很常见，我尝试了一些解决方案，但仍然不能理解哪里出了问题。我猜这是由于row和row1的可变形式造成的，但我搞不清楚
我想要做什么？我有两个数据帧。我需要迭代第一个1的行，对于第一行的每一行，迭代第二行，并检查某些列的单元格的值。我的代码和不同的尝试：
a=0
b=0
for row in Correction.iterrows():
b+=1
for row1 in dataframe.iterrows():
c+=1
a=0
print('Handling co
浏览 1提问于2017-02-28得票数 0
1回答
我有一个包含许多列的csv文件，但为了简单起见，我只使用3列解释这个问题。列名为“user”、“A”和“B”。我在熊猫中使用read_csv函数读取了这个文件。数据以数据帧的形式存储。
现在，我想根据这些行的值删除它们中的一些行。因此，如果A列中的值不等于a，而B列不等于b，我想跳过这些用户行。
问题是，我想动态地创建一个数据帧，我可以一次追加一个行。另外，我也不知道会有多少行。因此，在定义dataframe时，我不能指定索引。
我使用以下代码：
import pandas as pd
header=['user','A','B']
userd
浏览 2提问于2014-08-15得票数 2
回答已采纳
我需要根据测试修改Pandas数据帧的一些值，而保持其他值不变。我还需要保持行的顺序不变。
我有一个可以工作的代码，基于对数据帧的行进行迭代。但它的速度慢得可怕。有没有更快的方法来完成这件事？
下面是这段非常慢的代码的两个示例
for index, row in df.iterrows():
if df.number[index].is_integer():
df.number[index] = int(df.number[index])
for index, row in df.iterrows():
if df.string[index] == "
浏览 10提问于2019-07-10得票数 0
回答已采纳
我有一个数据帧df
Name dist
aaaa 10
bbbb 11
cccc 41
dddd 77
我想删除下一行的dist小于10的行。expexted输出为
Name dist
aaaa 10
cccc 41
dddd 77
为此，我使用了以下代码
>>> for idx,row in df.iterrows():
... if idx < df.shape[0]-1:
... if ((df.ix[idx+1,'dist_to_TSS']-df.
浏览 0提问于2016-06-24得票数 3
3回答
我需要在一个数据帧中打印每一行。我使用iterrow()打印，但是打印的行是元组。我想保留每一行的数据
请参阅以下代码
def rowprint(df):
if len(df):
for row in iterrows():
print(row['col1'])
if __name__ == '__main__':
df= df.loc[df['col3']=='value']
rowprint(df)
错误：tuple indices must be in
浏览 13提问于2022-04-01得票数 0
Django模板抛出以下错误处理熊猫数据帧。
django.template.exceptions.TemplateSyntaxError:无法解析“s_results.iterrows()”中的剩余部分：“()”
views.py
return render(request,'search.html',{'s_results':s_results})
search.html
{% for index, row in s_results.iterrows() %} <li> {{ row['ColName'] }}</li&
浏览 5提问于2020-01-24得票数 0
回答已采纳
2回答
我有两个数据帧，如下所示： import pandas as pd
f1 = {'entity':['X','Y','Z'],'instrument':['A','B','C'],'Function':['Rates','FX','Rates'],'amt':[1,2,3]}
df1 = pd.DataFrame(data=f1)
f2 = {'entity':[&#
浏览 12提问于2020-10-25得票数 0
回答已采纳
我正在使用iterrows()来遍历数据帧。使用for循环和嵌套的if语句，我能够识别出我想要更改的单元格。我使用了一条print语句来验证我是否能够更改数据，但是当我打印出数据帧时，信息没有改变。我能够在较小的数据框架上做到这一点。有什么想法吗？
我原来的代码是这样的：
data.loc[(data.ID.isin([10,45])) & (data.source.notnull()), 'ID'] = 50
但我需要添加以下内容：
data.loc[(data.ID.isin([23,45])) & (data.source.notnull()), '
浏览 1提问于2019-04-05得票数 1
回答已采纳
1回答
优化mysql多个更新
、、、、
我正在尝试优化超过3M行的单个列的更新。列数据存储在pandas数据帧中(行sql索引是已知的)，目前我使用的代码是(使用sqlalchemy进行连接)
conn = getConnection(db).connect()
trans = conn.begin()
try:
i=0
for index, row in data.iterrows():
if not np.isnan(row[colName]):
i+=1
sql = 'upda
浏览 54提问于2018-06-16得票数 0
想象一下，一个数据帧中有三列和一定数量的行。第一列是随机值，第二列是名称，第三列是年龄。 我想要搜索此数据帧的每一行(第一行)，并查找当值1出现在第一列时。然后同时，我想知道如果值1确实存在于列中，值2是否出现在同一列中，但在下一行中。 如果是这样的话。将前几行、值、名称和年龄复制到一个空数据帧中。每次满足此条件时，将这些行复制到一个空数据帧中 EmptyDataframe = pd.DataFrame(columns['Name','Age'])
csvfile = pd.DataFrame(columns['Value', 'Nam
浏览 17提问于2019-04-15得票数 1
回答已采纳
我想知道是否有一种简单的方法可以只获取数据帧中每个分组对象(例如，主题id )的第一行。执行此操作： for index, row in df.iterrows():
# do stuff 给出了每一行，但我有兴趣这样做： groups = df.groupby('Subject id')
for index, row in groups.iterrows():
# give me the first row of each group
continue 有没有一种巨蟒式的方法来完成上面的工作？
浏览 17提问于2019-06-10得票数 0
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1回答
我有一个数据集，其中包含几年来每天的美国国债曲线。行=日期，列=特定国债的期限(3个月、1年、10年等)
我有一段python代码，它每天循环运行并校准利率模型的参数。我在通过iterrows和我的循环计数器循环每一行时遇到了问题。我们的目标是逐行进行，将模型校准到该日曲线，将校准的参数存储在数据帧中，然后移动到下一行并重复。
def do_calibration_model1():
global i
for index, row in curves.iterrows():
day = np.array(row) #the subsequent er
浏览 0提问于2016-05-08得票数 1
我在下面的代码中创建了df['var'2]并修改了df['var1']。执行完这些更改后，我想将newrow (带有df['var'2])附加到数据帧中，同时保留原始(虽然现在已更改)行(具有df['var1'])。
for i, row in df.iterrows():
while row['var1'] > 30:
newrow = row
newrow['var2'] = 30
row['var1'] = row
浏览 3提问于2016-03-08得票数 7
回答已采纳
2回答
假设我有以下数据帧：
Shots Goals StG 0 1 2 0.5 1 3 1 0.33 2 4 4 1
现在我想将变量射门乘以一个随机值(代码中的乘数)，并重新计算StG变量，它只是射门/球门，我使用的代码是：
for index,row in df.iterrows():
multiplier = (np.random.randint(1,5+1))
row['Shots'] *= multiplier
row['StG']=float(row['S
浏览 0提问于2017-04-12得票数 3
我有一个dataframe，我想将每一行打印到不同的文件中。当数据like由例如只有50行组成时，len(df)将打印50并迭代数据的行，如
for index, row in df.iterrows():
print(index)
将把索引从0打印到49。
但是，如果我的数据rows包含超过50'000行，那么len(df)和在df.iterrows()上迭代时的迭代次数会有很大的不同。例如，len(df)会说50'554，而打印指数将上升到40多万。
这怎么可能呢？我在这里错过了什么？
浏览 1提问于2016-09-06得票数 7
回答已采纳
1回答
我得到了三列日期信息，它们指示需要以特定顺序发生的事件，我想检查数据帧中的任何行的顺序是否不正确。 我用pd.to_datetime()准备了每个专栏 假设规则应该是列a < b < c，所以我尝试这样做： count = 0
for idx, _ in df.iterrows():
if df.loc[idx, 'a'] > df.loc[idx, 'b']:
print(f"Invalid b in line {idx}")
print(f"{df.loc[idx, '
浏览 14提问于2020-07-17得票数 0
回答已采纳
我有一个数据帧，它的列如下所示： MultiIndex([('Longitude', 'Field1'),
('Latitude', 'Field1'),
('Name with Name Text', 'Field1'),
('Name with Name Text', 'Field2'),
('IsPresent', 'Field1')
浏览 7提问于2020-08-18得票数 0
我有两个数据帧df1有3列cust_id，名字df2有1列cust_id
对于df2中的每一行，我想从df1中提取数据并附加到df3中，df3有3列cust_id、name、姓氏
我试过这个
for i,r in df2.iterrows():
data = df1[df1[cust_id]==r]
pandas.concat(data,df3)
上面的内容给了我一个错误:第一个参数必须是可迭代的熊猫对象，您传递了一个类型为"DataFrame“的对象。
我试过其他的
for i,r in df2.iterrows():
data = df1[df1[
浏览 8提问于2020-08-06得票数 0
回答已采纳
2回答
我找不到任何关于交叉连接的东西，包括合并/连接或其他。我需要使用{my function}作为myfunc来处理两个数据帧。等同于：
{
for itemA in df1.iterrows():
for itemB in df2.iterrows():
t["A"] = myfunc(itemA[1]["A"],itemB[1]["A"])
}
等同于：
{
select myfunc(df1.A,df2.A),df1.A,df2.A from df1,d
浏览 1提问于2015-12-09得票数 24
回答已采纳
1回答
我有一个数据帧，它在每个单元格中包含一个元组。
import pandas as pd
inp = [[(11,110), (12,120)],
[(13,130), (14,140), (15,150)]]
df = pd.DataFrame(inp)
for index, row in df.iterrows():
print(row)
我希望以行迭代的方式访问每个元素。如您所见，iterrows()以行的方式返回一系列元组，但不返回元组的单个值。例如，它给我(11,110) ... (15,150)。我想把它们分成一个整数。
期望的结果应该让我以行的方
浏览 6提问于2019-08-06得票数 0
回答已采纳
我有本地化到不同时区的数据，时区在一个单独的列中。我已经将数据从postgres数据库加载到pandas数据帧中，我正在尝试将它们组合在一起，以便根据需要进行调整。数据上的一些指标需要是UTC，而另一些指标需要是本地化时间。
我试过这个：
df['timestamp'] = df['timestamp'].dt.tz_localize(tz=pytz.timezone(df['timezone']))
我得到了AttributeError：'Series‘对象没有’on‘属性，我不确定如何获取它正在处理的行。
所以我这样做了：
for i
浏览 0提问于2020-02-05得票数 0
2回答
我正在尝试对棒球场地的F/x数据进行一些分析。所有的俯仰数据都存储在一个pandas数据帧中，其中包含像“俯仰速度”和“X位置”这样的列。我有一个包装器函数(使用pandas.query)，对于给定的音高，它将找到具有类似速度和位置的其他音高。此函数返回未知大小的pandas数据帧。我想在大量的投球上使用这个函数；例如，查找与在一场比赛中投出的投球相似的所有投球。我有一个函数可以正确地做到这一点，但它相当慢(可能是因为它不断地调整resampled_pitches的大小)：
def get_pitches_from_templates(template_pitches, all_pitches
浏览 1提问于2015-03-07得票数 0
1回答
我不明白为什么python不更新我的dataframe对象:代码片段是这样的：
for index, row in df.iterrows():
t = df.loc[index, :"score"]
b = [float(i) for i in t if i != 's']
m = sum(b)/len(b)
df.at[index, "score"] = m
print(df.at[index, "score"]) # Does not print out m, it prints out 0
浏览 0提问于2019-02-02得票数 0
2回答
我试图迭代包含一些DataFrame和一些浮动的int64s的行。iterrows()似乎正在将我的ints转化为浮点数，这破坏了我在下游想要做的一切：
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([[10000000000000001, 1.5], [10000000000000002, 2.5]], columns=['id', 'prc'])
>>> [id for id in df.id]
[10000000000000001, 100000000000
浏览 1提问于2016-01-12得票数 14
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3回答
我需要从单独的1行数据帧转换为数据帧的行。在这里寻找最有效/最干净的方法。
我需要持久化列名，这是用于机器学习模型的，我基本上需要一个数据帧列表。
我目前的解决方案是：
def get_data(filename):
dataframe = pd.read_csv(filename, sep=';')
dataframes = []
for i,row in dataframe.iterrows():
dataframes.append(row.to_frame().T)
return dataframes
这看起来非常低效，也许有一个更简洁更短的解
浏览 0提问于2020-03-05得票数 0
1回答
基本上，我需要从csv文件中删除某些行，其中' county‘列的值不包含单词county。我试图把它放回我的数据框中，但是，我得到了一个索引错误。
chd = pd.read_csv('some_file.csv')
for index, row in chd.iterrows():
if 'County' not in row['County']:
chd = chd.drop(chd.index[[index,3]])
我得到以下错误：
IndexError:索引2959超出了大小为2909的轴1的边界
给
浏览 0提问于2016-02-16得票数 2
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