PYTHON ЦИКЛ ПО СТРОКАМ DATAFRAME
Python цикл по строкам DataFrame позволяет работать с каждой строкой DataFrame по отдельности. Можно использовать цикл for для прохода по каждой строке и выполнения каких-либо действий.
Например, если мы хотим вычислить сумму значений столбца 'Price' для каждой строки в DataFrame, мы можем использовать следующий код:
for index, row in df.iterrows():
sum_price = row['Price'] + row['Discount']
print(f"Sum Price of row {index}: {sum_price}")В этом примере мы используем метод iterrows(), который позволяет пройти по каждой строке DataFrame. Для каждой строки мы получаем ее индекс и саму строку. Затем мы вычисляем сумму стоимости и скидки и выводим результат.
Другой способ обработки каждой строки DataFrame состоит в использовании метода apply(), который позволяет применить функцию к каждой строке DataFrame:
def sum_price(row):
return row['Price'] + row['Discount']
df['Sum Price'] = df.apply(sum_price, axis=1)
print(df)В этом примере мы определяем функцию sum_price(), которая принимает строку DataFrame в качестве аргумента и возвращает сумму стоимости и скидки. Затем мы используем метод apply() для применения этой функции к каждой строке DataFrame. Результат мы сохраняем в новом столбце 'Sum Price' и выводим весь DataFrame.
Основы NumPy Python - Массивы, Матрицы И Операции Над Ними
#26. Треугольник Паскаля как пример работы вложенных циклов - Python для начинающих
Датафреймы pandas. Добавление строк
Фильтрация данных в Pandas - Анатолий Карпов - pygame.rus
Урок 4. Обработка и анализ данных на Python. Объединение датафреймов в Pandas
24 Цикл for. Обход элементов функции range Python
Новые материалы:
- Промышленное программирование python
- Python строки перенос
- Actionchains selenium python примеры
- Python динамический массив
- Лексикографический порядок python
- Контроль версий python
- Метод правых прямоугольников python
- Как в python отбросить дробную часть
- Python проверка на nan
- Двойная индексация python
- Фреймворки для тестирования python