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软件测试|数据处理神器pandas教程(十三)

图片Pandas迭代方法进行数据遍历和操作在数据处理和分析中,经常需要对数据进行遍历和操作。Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库,提供了多种迭代方法来处理数据。...本文将介绍Pandas中的迭代方法,并展示它们在数据处理中的应用。引言在数据处理中,遍历数据是一项常见任务,用于访问、处理和转换数据。...Pandas是一种广泛使用的Python库,它提供了一组强大的迭代方法,使得数据的遍历和操作更加简单和高效。内置迭代方法Pandas提供了多种迭代方法,用于遍历和操作数据。...总结Pandas提供了灵活且高效的迭代方法,用于遍历和操作数据。...通过熟练掌握这些迭代方法,我们可以更加灵活地处理和分析数据。

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最近,又发现了Pandas中三个好用的函数

如果说iteritems是对各列进行遍历并以迭代器返回键值对,那么iterrows则是对各行进行遍历,并逐行返回(行索引,行)的信息。...以此为基础,为了弥补iterrows中可能无法保留各行Series原始数据类型的问题,itertuples以namedtuple的形式返回各行,并也以迭代器的形式返回,以便于高效遍历。...仍然来看函数签名文档: 而后,再看上述DataFrame调用itertuples后的返回结果: 其中,返回值包含5个namedtuple,这里每个namedtuple都被命名为Pandas,这可以通过...04 小结 以上就是本文分享的Pandas中三个好用的函数,其使用方法大体相同,并均以迭代器的形式返回遍历结果,这对数据量较大时是尤为友好和内存高效的设计。...对于具体功能而言: iteritems是面向列的迭代设计,items函数的功能目前与其相同; iterrows和itertuples都是面向行的迭代设计,其中iterrows以元组对的形式返回,但返回的各行

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    python df遍历的N种方式

    for语句参与的具体迭代的过程为:可迭代对象通过iter方法返回迭代器,迭代器具有next方法,for循环不断地调用next方法,每次按序返回迭代器中的一个值,直到迭代到最后,没有更多元素时抛出异常StopIteration...generator object at 0xb3d31fa4> print(list(x**2 for x in range(5))) # 打印结果: [0, 1, 4, 9, 16] 通过...iterrows()遍历方式计算股票每个交易日收盘价与Ma20差值,此处iterrows是对dataframe格式数据行进行迭代的一个生成器,它返回每行的索引及包含行本身的对象,代码如下所示: #iterrows...先来看下Pandas series 的矢量化方式。 Pandas的DataFrame、series基础单元数据结构基于链表,因此可将函数在整个链表上进行矢量化操作,而不用按顺序执行每个值。...apply()方法也是在行之间进行循环,但由于利用了类似Cython的迭代器的一系列全局优化,其效率要比iterrows高很多。

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    Pandas系列 - 迭代

    迭代DataFrame 迭代DataFrame - 遍历数据帧 iteritems()示例 iterrows()示例 itertuples()示例 Pandas对象之间的基本迭代的行为取决于类型。...当迭代一个系列时,它被视为数组式,基本迭代产生这些值 注意: 不要尝试在迭代时修改任何对象。迭代是用于读取,迭代器返回原始对象(视图)的副本,因此更改将不会反映在原始对象上。...迭代DataFrame import pandas as pd import numpy as np N=20 df = pd.DataFrame({ 'A': pd.date_range(...DataFrame - 遍历数据帧 迭代器 details 备注 iteritems() 将列迭代(col,value)对 列值 iterrows() 将行迭代(index,value)对 行值 itertuples...() 以namedtuples的形式迭代行 行pandas形式 iteritems()示例 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame

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    高逼格使用Pandas加速代码,向for循环说拜拜!

    我们将通过循环遍历每一行来设置要在数据集上执行的计算,然后测量整个操作的速度。这将为我们提供一个基准,以了解我们的新优化对我们有多大帮助。 ?...我们编写了一个for循环,通过循环dataframe对每一行应用函数,然后测量循环的总时间。 在i7-8700k计算机上,循环运行5次平均需要0.01345秒。...使用.iterrows() 我们可以做的最简单但非常有价值的加速是使用Pandas的内置 .iterrows() 函数。 在上一节中编写for循环时,我们使用了 range() 函数。...Pandas的 .iterrows() 函数在内部实现了一个生成器函数,该函数将在每次迭代中生成一行Dataframe。...也就是说,如果你想多次迭代列表并且它足够小以适应内存,那么使用for循环和range函数会更好。

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    Pandas 高性能优化小技巧

    在通信方面,Ray 使用共享内存,并且通过 Apache Arrow 实现零拷贝串行化,显著降低了进程之间的通信代价。 ?...: user 49.3 s, sys: 4.09 s, total: 53.4 s Wall time: 54.3 s Pandas on Ray主要是通过并线化来加速,就和Spark一样, 1.1使用...iterrows或者apply代替直接对dataframe遍历 ---- 用过Pandas的都知道直接对dataframe进行遍历是十分低效的,当需要对dataframe进行遍历的时候我们可以使用迭代器...总结 对于Pands的优化还有很多,这里主要介绍三种最常用的优化方法,一种是对于数据量极大的情况,可以使用Pandas on Ray 或者 Dask 优化,第二种是对于在运算的时候采用自定义的矢量迭代函数代替...for循环可以取得显著的性能提升,第三种方法是通过对存储类型的设置或转换来优化pandas内存使用。

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    pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

    遍历数据有以下三种方法: 简单对上面三种方法进行说明: iterrows(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对,可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历,将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问。...示例数据 import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1’:11, ‘c2’:110}, {‘c1’:12, ‘c2’:123}] df =...(index) # 输出每行的索引值 1 2 row[‘name’] # 对于每一行,通过列名name访问对应的元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1

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    这几个方法颠覆你对Pandas缓慢的观念!

    pandas是基于numpy库的数组结构上构建的,并且它的很多操作都是(通过numpy或者pandas自身由Cpython实现并编译成C的扩展模块)在C语言中实现的。...接下来,你将看到一些改进的Pandas结构迭代解决方案。 ▍使用itertuples() 和iterrows() 循环 那么推荐做法是什么样的呢?...实际上可以通过pandas引入itertuples和iterrows方法可以使效率更快。这些都是一次产生一行的生成器方法,类似scrapy中使用的yield用法。...在这种情况下,所花费的时间大约是.iterrows方法的一半。 但是,这还不是“非常快”。一个原因是.apply()将在内部尝试循环遍历Cython迭代器。...使用.itertuples:从Python的集合模块迭代DataFrame行作为namedTuples。 4. 使用.iterrows:迭代DataFrame行作为(index,Series)对。

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    还在抱怨pandas运行速度慢?这几个方法会颠覆你的看法

    pandas是基于numpy库的数组结构上构建的,并且它的很多操作都是(通过numpy或者pandas自身由Cpython实现并编译成C的扩展模块)在C语言中实现的。...接下来,你将看到一些改进的Pandas结构迭代解决方案。 ▍使用itertuples() 和iterrows() 循环 那么推荐做法是什么样的呢?...实际上可以通过pandas引入itertuples和iterrows方法可以使效率更快。这些都是一次产生一行的生成器方法,类似scrapy中使用的yield用法。...在这种情况下,所花费的时间大约是.iterrows方法的一半。 但是,这还不是“非常快”。一个原因是.apply()将在内部尝试循环遍历Cython迭代器。...使用.itertuples:从Python的集合模块迭代DataFrame行作为namedTuples。 4. 使用.iterrows:迭代DataFrame行作为(index,Series)对。

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    python中使用矢量化替换循环

    但是当我们处理大量迭代(数百万/十亿行)时,使用循环是一种犯罪。您可能会被困几个小时,后来才意识到它行不通。这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。 什么是矢量化?...在使用 Pandas DataFrame 时,这种差异将变得更加显著。 数学运算 在数据科学中,在使用 Pandas DataFrame 时,开发人员使用循环通过数学运算创建新的派生列。...我们创建一个具有 500 万行和 4 列的 pandas DataFrame,其中填充了 0 到 50 之间的随机值。...## 循环遍历 import time start = time.time() # 使用 iterrows 遍历 DataFrame for idx, row in df.iterrows():...m1、m2、m3……的值是通过使用与 x1、x2、x3……对应的数百万个值求解上述等式来确定的 import numpy as np # 设置 m 的初始值 m = np.random.rand(

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