求pandas 迭代dataframe获取元素赋值新列的高效方法

注意：显示索引选择时，包括最后一个索引。隐式索引则不包括。

索引器包括：loc、iloc、ix

[Out]:

[Out]:

技能提升:ix 索引器，可以将显示索引和隐式索引混合使用。但是 ix不被新版本支持了，所以作为了解就好。

：

任何处于处理Numpy形式数据的方法 ，都可以用于这些索引器。比如：掩码、花式索引；

：任何一种取值方法，都可以用于调整数据。

解释：

[Out]:

解释：

注释：

Pandas 采用标签法来表示缺失值，有两种方式：

注意：

pandas 将None与NaN看成是可等价交换的，在适当的时候，会将两者进行替换，除此之外，Pandas 会将没有标签值的数据，自动转换成NaN。实例如下：

andas：对不同类型的缺失值的转换规则

注意：Pandas 中，字符串使用object类型存储。

关于 thresh：通过thresh 设置非缺失值的最小数量（thresh=n：表没有缺失值）

方法优化：

将Series | DataFrame 的index参数设置为至少二维的索引数组

1、在pandas中，我们采用了R语言中的惯用法，即将缺失值表示为NA，它表示不可用not available。

2、pandas项目中还在不断优化内部细节以更好处理缺失数据。

3、过滤掉缺失数据的办法有很多种。可以通过pandasisnull或布尔索引的手工方法，但dropna可能会更实用一些。对于一个Series，dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series。

4、而对于DataFrame对象，可能希望丢弃全NA或含有NA的行或列。dropna默认丢弃任何含有缺失值的行。

5、最后通过一个常数调用fillna就会将缺失值替换为那个常数值，若是通过一个字典调用fillna，就可以实现对不同的列填充不同的值。这样就完成了。

一、导包

import pandas as pd

二、读取excel文件

df=pdread_excel('test1xlsx',sheet_name='表名')

三、取指定列值，并转化为列表

list=df['列名']valuestolist()

四、取指定列分组的数据

1、计数数据

num=dfgroupby('分组列标签')size()

x=numindextolist()

y=numvaluestolist()

2、求和数据

plus=dfgroupby('分组列标签')['求和列表签']sum()

plus_list=plustolist()

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