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python?pandas遍歷每行并累加進行條件過濾方式_python

作者：向日葵 ? 更新時間： 2022-07-06 編程語言

pandas遍歷每行并累加進行條件過濾

?本次記錄主要實現對每行進行排序，并保留前80%以前的偏好。

思路：

將每行的概率進行排序，然后累加，累加值小于等于0.8的偏好保留，獲得一個累加過濾的dataframe,然后映射回原始數據中，保留每行的偏好。接下來是代碼的實現

a = [[0.2, 0.35, 0.45], [0.1,0.2, 0.7], [0.3, 0.5, 0.2]]
data = pd.DataFrame(a, index=['user1','user2','user3'], columns=["a", "b", "c"])
sum_df=[]
for index,row in data.iterrows():
    df = row.sort_values(ascending=False).cumsum()
    if df[0]>0.8:
        new_df = df[:1]
    else:
        new_df = df[df<=0.8]
    sum_df.append(new_df)
sum_df = pd.DataFrame(sum_df)
print(sum_df)

這是累加之后每個用戶保留的前80%偏好的類型，接下來如何將這個特征映射回去，將累加后的dataframe通過空值將其轉化為0-1dataframe,再和原數據集一一對應相乘，就可以映射回去了，代碼如下

d = (sum_df.notnull())*1
print(d)

final_df = d*data #將保留地特征映射到原始數據中
print(final_df)

本節內容目標明確，實現了每個用戶的前80%偏好，不知道正在看的小伙伴有沒有懂？可以一起討論哦！

接下來，考慮優化這個實現的代碼，前面的思路是通過兩個dataframe相乘實現的，當數據集非常大的時候，效率很低，于是不用list,利用字典的形式實現

sum_df=[]
for index,row in data.iterrows():
    df = row.sort_values(ascending=False).cumsum()
    origin = row.to_dict() #原始每個用戶值
    if df[0]>0.8:
        new_df = df[:1]
    else:
        new_df = df[df<=0.8]
    name = new_df.name  #user
    tmp = new_df.to_dict()
    for key in tmp.keys(): # 原始值映射
        tmp[key] = origin[key]
    tmp['user'] = name
    sum_df.append(tmp)
sum_df = pd.DataFrame(sum_df).set_index('user').fillna(0)
print(sum_df)

通過字典映射效率很高，新測有效！

python DataFrame遍歷

在數據分析的過程中，往往需要用到DataFrame的類型，因為這個類型就像EXCEL表格一樣，便于我們個中連接、計算、統計等操作。在數據分析的過程中，避免不了的要對數據進行遍歷，那么，DataFrame如何遍歷呢？之前，小白每次使用時都是Google或百度，想想，還是總結一下~

小白經常用到的有三種方式，如下：

首先，先讀入一個DataFrame

import pandas as pd
#讀入數據
df = pd.read_table('d:/Users/chen_lib/Desktop/tmp.csv',sep=',', header='infer')
df.head()
?
-----------------result------------------
? ? ? ? mas ?effectdate?? ? num
0?? ?371379?? ?2019-07-15?? ?361
1?? ?344985?? ?2019-07-13?? ?77
2?? ?425090?? ?2019-07-01?? ?105
3?? ?344983?? ?2019-02-19?? ?339
4?? ?432430?? ?2019-02-21?? ?162

1.DataFrame.iterrows()? ? ? ?

將DataFrame的每一行迭代為{索引，Series}對，對DataFrame的列，用row['cols']讀取元素

for index, row in df.iterrows():
? ? print(index,row['mas'],row['num'])?
??
?
------------result---------------
0 371379 361
1 344985 77
2 425090 105
3 344983 339
4 432430 162

從結果可以看出，第一列就是對應的index，也就是索引，從0開始，第二第三列是自定義輸出的列，這樣就完成了對DataFrame的遍歷。

2.DataFrame.itertuples()

將DataFrame的每一行迭代為元祖，可以通過row['cols']對元素進行訪問，方法一效率高。

for row in df.itertuples():
? ? print(getattr(row, 'mas'), getattr(row, 'num')) # 輸出每一行
?
?
-------------result-----------------
371379 361
344985 77
425090 105
344983 339
432430 162

從結果可以看出，這種方法是沒有index的，直接輸出每一行的結果。

3.DataFrame.iteritems()

這種方法和上面兩種不同，這個是按列遍歷，將DataFrame的每一列迭代為(列名, Series)對，可以通過row['cols']對元素進行訪問。

for index, row in df.iteritems():
? ? print(index,row[0],row[1],row[2])
?
?
-------------result------------------
masterhotelid 371379 344985 425090
effectdate 2019-07-15 2019-07-13 2019-07-01
quantity 361 77 105

從結果可以看出，index輸出的是列名，row是用來讀取第幾行的數據，結果是按列展示?

原文鏈接：https://blog.csdn.net/mao15827639402/article/details/104053980

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