for i, row in df.iterrow(): print i print row print row.keys() print row.values print row['a'] print row[0] print type(row) df は Dataframerow は Series となる。 type(row)でみるとわかる。keys(), values は row から一連のkey, value を出力。
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pandas ではデータを 列 や 表形式のデータ構造として扱うが、これらのデータから順番に値を取得 (イテレーション) して何か操作をしたい / また 何らかの関数を適用したい、ということがよくある。このエントリでは以下の 3 つについて整理したい。 イテレーション 関数適用 pipe (0.16.2 で追加) それぞれ、Series、DataFrame、GroupBy (DataFrame.groupbyしたデータ) で可能な操作が異なるため、順に記載する。 まずは必要なパッケージを import する。 import numpy as np import pandas as pd イテレーション Series Series は以下 2つのイテレーション用メソッドを持つ。各メソッドの挙動は以下のようになる。 __iter__: Series の値 ( values ) のみをイテレーシ
ランダム値を持つ列を追加したかった。 とりあえずaxis=1でconcatすれば良いか、ということでこんな記述をしてみる import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame( [ [1.1, 1.2, 1.3], [2.1, 2.2, 2.3], [3.1, 3.2, 3.3] ], columns=['a', 'b', 'c'] ) #=> a b c #=>0 1.1 1.2 1.3 #=>1 2.1 2.2 2.3 #=>2 3.1 3.2 3.3 # randomな列を持つDataFrameを作ってconcat df = pd.concat( [ df, pd.DataFrame( np.random.random( len( df ) ), columns=['rand'] ) ], axis=1 ) #=> a b
はじめに Pythonでデータ分析を扱う上で必須となる、Pandasでのデータ操作方法の 初歩についてまとめました。 ついつい忘れてしまう重要文法から、ちょっとしたTipsなどを盛り込んでいます。 こんな人にオススメ → Pandasを初めて触ってみたい! → Rが使えることをPythonでもやってみてーなー → Pandasの文法覚えきれねー どっかに一覧があれば便利なのに... → そもそもPythonでデータハンドリングってどれくらいできるものなのさ こちらも合わせてどうぞ ◆Pandasでデータ操作:Pandas_plyを使う http://qiita.com/hik0107/items/3dd260d9939a5e61c4f6 データを作ってみよう import pandas as pd df_sample =\ pd.DataFrame([["day1","day2","day
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