python pandas遍历每行并累加进行条件过滤方式
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())*1 print(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 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()
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 361 1 344985 77 2 425090 105 3 344983 339 4 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 361 344985 77 425090 105 344983 339 432430 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 425090 effectdate 2019-07-15 2019-07-13 2019-07-01 quantity 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
栏 目：Python代码
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