python 遍历pd.Series的index和value
遍历pd.Series的index和value的方法如下,python built-in list的enumerate方法不管用
for i, v in s.items(): print('index: ', i, 'value: ', v) #index: a value: 1 #index: b value: 2 #index: c value: 3 #index: d value: 4 for i, v in s.iteritems(): print('index: ', i, 'value: ', v) #index: a value: 1 #index: b value: 2 #index: c value: 3 #index: d value: 4
以上这篇python 遍历pd.Series的index和value就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
相关推荐
-
Python遍历pandas数据方法总结
前言 Pandas是python的一个数据分析包,提供了大量的快速便捷处理数据的函数和方法.其中Pandas定义了Series 和 DataFrame两种数据类型,这使数据操作变得更简单.Series 是一种一维的数据结构,类似于将列表数据值与索引值相结合.DataFrame 是一种二维的数据结构,接近于电子表格或者mysql数据库的形式. 在数据分析中不可避免的涉及到对数据的遍历查询和处理,比如我们需要将dataframe两列数据两两相除,并将结果存储于一个新的列表中.本文通过该例程介绍对pa
-
python通过索引遍历列表的方法
本文实例讲述了python通过索引遍历列表的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: python中我们可以通过for循环来遍历列表: colours = ["red","green","blue"] for colour in colours: print colour 如果希望遍历列表的同时得到元素的索引号,可以使用下面的代码: colours = ["red","green","blue&qu
-
python 遍历pd.Series的index和value
遍历pd.Series的index和value的方法如下,python built-in list的enumerate方法不管用 for i, v in s.items(): print('index: ', i, 'value: ', v) #index: a value: 1 #index: b value: 2 #index: c value: 3 #index: d value: 4 for i, v in s.iteritems(): print('index: ', i, 'valu
-
Python数据处理之pd.Series()函数的基本使用
目录 1.Series介绍 2.Series创建 1.pd.Series([list],index=[list]) 2.pd.Series(np.arange()) 3 Series基本属性 4 索引 5 计算.描述性统计 6 排序 总结 1.Series介绍 Pandas模块的数据结构主要有两种:1.Series 2.DataFrame Series 是一维数组,基于Numpy的ndarray 结构 Series([data, index, dtype, name, copy, -]) # O
-
Python数据分析 Pandas Series对象操作
目录 一.Pandas Series对象 Series数据结构 创建Series对象 二.Series对象的基本操作 Series 常用属性 Series 常用方法 Series 运算 一.Pandas Series对象 Pandas 是基于 NumPy 设计实现的 Python 数据分析库,Pandas 提供了大量的能让我们高效处理数据的函数和方法,也纳入了很多数据处理的库以及一些数据模型,可以说非常强大. 可以使用以下命令进行安装: conda install pandas # 或 pip
-
python pandas 对series和dataframe的重置索引reindex方法
reindex更多的不是修改pandas对象的索引,而只是修改索引的顺序,如果修改的索引不存在就会使用默认的None代替此行.且不会修改原数组,要修改需要使用赋值语句. series.reindex() import pandas as pd import numpy as np obj = pd.Series(range(4), index=['d', 'b', 'a', 'c']) print obj d 0 b 1 a 2 c 3 dtype: int64 print obj.reinde
-
python遍历序列enumerate函数浅析
enumerate函数用于遍历序列中的元素以及它们的下标. enumerate函数说明: 函数原型:enumerate(sequence, [start=0]) 功能:将可循环序列sequence以start开始分别列出序列数据和数据下标 即对一个可遍历的数据对象(如列表.元组或字符串),enumerate会将该数据对象组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标. 举例说明: 存在一个sequence,对其使用enumerate将会得到如下结果: start sequence[0]
-
python 遍历列表提取下标和值的实例
如下所示: for index,value in enumerate(['apple', 'oppo', 'vivo']): print(index,value) 以上这篇python 遍历列表提取下标和值的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.
-
Python遍历目录下文件、读取、千万条数据合并详情
目录 一.使用Python进行文件和文件夹的判断 二.使用Python完整的获取所有文件及文件夹并读取相应的文件 三.使用Python合并数据 append的使用 一.使用Python进行文件和文件夹的判断 递归 :主要目的就是遍历文件夹和文件 对文件夹和文件进行属性判断 首先对文件夹进行遍历,看文件夹里有什么样的文件,读取出文件夹中的所有文件 import os path= "./data" #路径 files = os.listdir(path) #os.listdir() 方法用
-
一次性彻底讲透Python中pd.concat与pd.merge
目录 数据拼接:pd.concat 数据关联:pd.merge 两者区别 数据的合并与关联是数据处理过程中经常遇到的问题,在SQL.HQL中大家可能都有用到 join.uion all 等 ,在 Pandas 中也有同样的功能,来满足数据处理需求,个人感觉 Pandas 处理数据还是非常方便,数据处理效率比较高,能满足不同的业务需求 数据拼接:pd.concat concat 是pandas级的函数,用来拼接或合并数据,其根据不同的轴既可以横向拼接,又可以纵向拼接 函数参数 pd.concat(
-
Python遍历列表时删除元素案例
tk在科学养猪群里问bluerust.scz是否碰上过这个Python坑, 示例1: bas = [ 'ba1', 'ba2', 'ba3', 'ba4', 'ba5' ] for ba in bas : print( ba ) if ( ba.find( 'ba' ) != -1 ) : bas.remove( ba ) print( bas ) print( bas ) 即遍历list的过程中动态删除元素. 上述代码输出如下: ba1 ['ba2', 'ba3', 'ba4', 'ba5']
-
python遍历 truple list dictionary的几种方法总结
实例如下: def TestDic1(): dict2 ={'aa':222,11:222} for val in dict2: print val def TestDic2(): dict2 ={'aa':222,11:222} for (key,val) in dict2.items(): print key,":",val def TestList1(): list=[1,2,3,4,5,3,2,'ada','fs3'] for i in range(len(list)): pr
随机推荐
- .properties文件读取及占位符${...}替换源码解析
- jquery 简单的图片展示效果
- jquery实现增加删除行的方法
- iOS实现相册多选图片上传功能
- 使用正则Regex来移除网页的EnableViewState实现思路及代码
- javascript图片预览和上传(兼容IE)
- PHP微信模板消息操作示例
- Python里隐藏的“禅”
- ASP辅助代码
- JavaScript调用后台的三种方法实例
- 详解nodejs微信公众号开发——4.自动回复各种消息
- Javascript中的几种继承方式对比分析
- javascript截图 jQuery插件imgAreaSelect使用详解
- jquery实现简单手风琴菜单效果实例
- jQuery 遍历- 关于closest() 的方法介绍以及与parents()的方法区别分析
- 数据结构 C语言实现循环单链表的实例
- Android开发之APP安装后在桌面上不显示应用图标的解决方法
- 深入多线程之:解析线程的交会(Thread Rendezvous)详解
- java针对于时间转换的DateUtils工具类
- iOS多语言本地化流程的优化方案