Hướng dẫn how to save dataframe in loop python - cách lưu dataframe trong loop python
Show
Bạn cũng có thể thử từ điển thay vì danh sách để sử dụng tên bạn thích: Mục tiêu công thứcTrong Python, trong khi hoạt động trong danh sách, chúng ta có thể cần lưu trữ từng đầu ra vòng trong một khung dữ liệu với mỗi lần lặp. Vì vậy, công thức này là một ví dụ ngắn về cách nối đầu ra cho vòng lặp trong khung dữ liệu gấu trúc. Bắt đầu nào. Hãy đến gần hơn với giấc mơ trở thành một nhà khoa học dữ liệu với hơn 70 dự án ML từ đầu đến cuối đã được giải quyếtEnd-to-End ML Projects Mục lục
Trong Python, trong khi hoạt động trong danh sách, chúng ta có thể cần lưu trữ từng đầu ra vòng trong một khung dữ liệu với mỗi lần lặp.
Vì vậy, công thức này là một ví dụ ngắn về cách nối đầu ra cho vòng lặp trong khung dữ liệu gấu trúc. Bắt đầu nào. Vì vậy, công thức này là một ví dụ ngắn về cách nối đầu ra cho vòng lặp trong khung dữ liệu gấu trúc. Bắt đầu nào.
Hãy đến gần hơn với giấc mơ trở thành một nhà khoa học dữ liệu với hơn 70 dự án ML từ đầu đến cuối đã được giải quyết Hãy đến gần hơn với giấc mơ trở thành một nhà khoa học dữ liệu với hơn 70 dự án ML từ đầu đến cuối đã được giải quyết
Mục lục Mục lục
Bước 1 - Nhập thư viện Bước 1 - Nhập thư việnBước 2 - Thiết lập dữ liệu Scroll down to the ipython notebook below to see the output.
Xem thảo luận Cải thiện bài viết Lưu bài viết Xem thảo luận Cải thiện bài viết Lưu bài viết Đọc Python3Bàn luận Thêm một cột mới trong một DataFrame đã được tạo là khá dễ dàng. Thêm một cột mới thực sự được yêu cầu để xử lý dữ liệu của DataFrame được tạo trước đó. Với mục đích đó, chúng tôi có thể xử lý dữ liệu hiện có và tạo một cột riêng để lưu trữ dữ liệu. Cách đơn giản nhất để thêm một cột mới cùng với dữ liệu là bằng cách tạo một cột mới và gán các giá trị mới cho nó. Ví dụ: 0 1Scroll down to the ipython notebook below to see the output.
7First_name Last_name Marks Result 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail1 6First_name Last_name Marks Result 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail3 8First_name Last_name Marks Result 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail5 8First_name Last_name Marks Result 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail7 8First_name Last_name Marks Result 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail9 8First_name Last_name Marks Results 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail1 First_name Last_name Marks Results 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail2 First_name Last_name Marks Results 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail3 3 First_name Last_name Marks Results 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail5 3 First_name Last_name Marks Results 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail7 5 8Scroll down to the ipython notebook below to see the output.
8 8First_name Last_name Marks Result 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail1
import pandas as pd
3
3First_name Last_name Marks Results 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail7
import pandas as pd
9
df= pd.DataFrame({'Table of 9': [9,18,27],
'Table of 10': [10,20,30]})
0
df= pd.DataFrame({'Table of 9': [9,18,27],
'Table of 10': [10,20,30]})
1
df= pd.DataFrame({'Table of 9': [9,18,27],
'Table of 10': [10,20,30]})
0
df= pd.DataFrame({'Table of 9': [9,18,27],
'Table of 10': [10,20,30]})
1
df= pd.DataFrame({'Table of 9': [9,18,27],
'Table of 10': [10,20,30]})
0
df= pd.DataFrame({'Table of 9': [9,18,27],
'Table of 10': [10,20,30]})
1
df= pd.DataFrame({'Table of 9': [9,18,27],
'Table of 10': [10,20,30]})
0
import pandas as pd
9
import pandas as pd
6
Output: First_name Last_name Marks Results 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail 2 3 4 5 6 7 8__Example#2 Python3Bàn luận Thêm một cột mới trong một DataFrame đã được tạo là khá dễ dàng. Thêm một cột mới thực sự được yêu cầu để xử lý dữ liệu của DataFrame được tạo trước đó. Với mục đích đó, chúng tôi có thể xử lý dữ liệu hiện có và tạo một cột riêng để lưu trữ dữ liệu. Cách đơn giản nhất để thêm một cột mới cùng với dữ liệu là bằng cách tạo một cột mới và gán các giá trị mới cho nó. Ví dụ: Scroll down to the ipython notebook below to see the output.
7Scroll down to the ipython notebook below to see the output.
8 6First_name Last_name Marks Results 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail0 8First_name Last_name Marks Results 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail2 8First_name Last_name Marks Results 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail4 8First_name Last_name Marks Results 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail6 8First_name Last_name Marks Results 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail8 Scroll down to the ipython notebook below to see the output.
6Scroll down to the ipython notebook below to see the output.
7First_name Last_name Marks Result 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail1 6First_name Last_name Marks Result 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail3 8First_name Last_name Marks Result 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail5 8First_name Last_name Marks Result 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail7 8First_name Last_name Marks Result 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail9 8First_name Last_name Marks Results 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail1 First_name Last_name Marks Results 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail2 First_name Last_name Marks Results 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail3 3 First_name Last_name Marks Results 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail5 3 First_name Last_name Marks Results 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail7 5 8Scroll down to the ipython notebook below to see the output.
8 8First_name Last_name Marks Result 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail1
import pandas as pd
3 34 3 36 37 38 39 40 41 42 43 3 45 46 47 48 41 50 51 52 53 54 55 46 47 58 41 60 46 47 63 64 3 66 67 68Output: First_name Last_name Marks Result 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail Example#3 Chúng tôi cũng có thể sử dụng danh sách hiểu để tạo một cột mới. & NBSP; Python3
71 3 First_name Last_name Marks Results 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail7______
Output: First_name Last_name Marks Results 0 Ram Kumar 12 Fail 1 Mohan Sharma 52 Pass 2 Tina Ali 36 Pass 3 Jeetu Gandhi 85 Pass 4 Meera Kumari 23 Fail Làm thế nào để bạn lưu một khung dữ liệu bên trong một vòng lặp?Bước 1 - Nhập thư viện. Nhập GANDAS dưới dạng PD. .... Bước 2 - Thiết lập dữ liệu. df = pd.dataFrame ({'Bảng 9': [9,18,27], 'Bảng 10': [10,20,30]}) .... Bước 3 - Bấp tới DataFrame trong A For Loop. Đối với i trong phạm vi (4,11): df = df.Append ({'Bảng 9': i*9, 'Bảng 10': i*10}, bỏ qua_index = true) ... Bước 4 - Kết quả in. in ('df \ n', df). Bạn có thể lặp lại một khung dữ liệu trong Python không?Bạn có thể lặp qua một DataFrame của Pandas, cho mỗi hàng cột từng hàng..
Làm thế nào để tôi lưu một khung dữ liệu gấu trúc trong Python?Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tìm hiểu làm thế nào chúng tôi có thể xuất một bản dữ liệu gấu trúc sang tệp CSV bằng cách sử dụng phương thức gấu trúc to_csv ().Theo mặc định, phương thức CSV () xuất DataFrame sang tệp CSV với chỉ mục hàng dưới dạng cột đầu tiên và dấu phẩy là dấu phân cách.by using the Pandas to_csv() method. By default, the to csv() method exports DataFrame to a CSV file with row index as the first column and comma as the delimiter.
Bạn có thể chạy một vòng lặp cho DataFrame không?DataFrame được lặp lại cho vòng lặp vì nó là, tên cột được trả về.Bạn có thể lặp lại các cột và hàng gấu trúc.DataFrame với các phương thức iterItems (), iterrows () và itertuples (). as it is, column names are returned. You can iterate over columns and rows of pandas. DataFrame with the iteritems() , iterrows() , and itertuples() methods. |