python pandas怎么遍历每行并累加进行条件过滤

今天小编给大家分享一下python pandas怎么遍历每行并累加进行条件过滤的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

pandas遍历每行并累加进行条件过滤

本次记录主要实现对每行进行排序，并保留前80%以前的偏好。

思路：

将每行的概率进行排序，然后累加，累加值小于等于0.8的偏好保留，获得一个累加过滤的dataframe,然后映射回原始数据中，保留每行的偏好。接下来是代码的实现

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)

这是累加之后每个用户保留的前80%偏好的类型，接下来如何将这个特征映射回去，将累加后的dataframe通过空值将其转化为0-1dataframe,再和原数据集一一对应相乘，就可以映射回去了，代码如下

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

final_df = d*data #将保留地特征映射到原始数据中print(final_df)

本节内容目标明确，实现了每个用户的前80%偏好，不知道正在看的小伙伴有没有懂？可以一起讨论哦！

接下来，考虑优化这个实现的代码，前面的思路是通过两个dataframe相乘实现的，当数据集非常大的时候，效率很低，于是不用list,利用字典的形式实现

sum_df=[]for index,row in data.iterrows():    df = row.sort_values(ascending=False).cumsum()    origin = row.to_dict() #原始每个用户值    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)

通过字典映射效率很高，新测有效！

python DataFrame遍历

在数据分析的过程中，往往需要用到DataFrame的类型，因为这个类型就像EXCEL表格一样，便于我们个中连接、计算、统计等操作。在数据分析的过程中，避免不了的要对数据进行遍历，那么，DataFrame如何遍历呢？之前，小白每次使用时都是Google或百度，想想，还是总结一下~

小白经常用到的有三种方式，如下：

首先，先读入一个DataFrame

import pandas as pd#读入数据df = pd.read_table('d:/Users/chen_lib/Desktop/tmp.csv',sep=',', header='infer')df.head() -----------------result------------------        mas  effectdate     num0    371379    2019-07-15    3611    344985    2019-07-13    772    425090    2019-07-01    1053    344983    2019-02-19    3394    432430    2019-02-21    162

1.DataFrame.iterrows()

将DataFrame的每一行迭代为{索引，Series}对，对DataFrame的列，用row['cols']读取元素

for index, row in df.iterrows():    print(index,row['mas'],row['num'])    ------------result---------------0 371379 3611 344985 772 425090 1053 344983 3394 432430 162

从结果可以看出，第一列就是对应的index，也就是索引，从0开始，第二第三列是自定义输出的列，这样就完成了对DataFrame的遍历。

2.DataFrame.itertuples()

将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row['cols']对元素进行访问，方法一效率高。

for row in df.itertuples():    print(getattr(row, 'mas'), getattr(row, 'num')) # 输出每一行  -------------result-----------------371379 361344985 77425090 105344983 339432430 162

从结果可以看出，这种方法是没有index的，直接输出每一行的结果。

3.DataFrame.iteritems()

这种方法和上面两种不同，这个是按列遍历，将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row['cols']对元素进行访问。

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

从结果可以看出，index输出的是列名，row是用来读取第几行的数据，结果是按列展示

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