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Pandas DataFrame中的tuple元素遍历的实现
站长资源 2025/2/23 佚名
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pandas中遍历dataframe的每一个元素

假如有一个需求场景需要遍历一个csv或excel中的每一个元素，判断这个元素是否含有某个关键字

那么可以用python的pandas库来实现。

方法一：

pandas的dataframe有一个很好用的函数applymap，它可以把某个函数应用到dataframe的每一个元素上，而且比常规的for循环去遍历每个元素要快很多。如下是相关代码：

import pandas as pd
data = [["str","ewt","earw"],["agter","awetg","aeorgh"]]
dataframe1 = pd.DataFrame(data=data,columns=["name1","name2","name3"])
print(dataframe1)
bool_array = dataframe1.applymap(lambda x:"w" in x)
out_array = dataframe1[bool_array]
print(out_array)


  name1 name2  name3
0  str  ewt  earw
1 agter awetg aeorgh

 name1 name2 name3
0  NaN  ewt earw
1  NaN awetg  NaN

代码中，bool_array为一个逻辑矩阵，满足条件元素的位置为true，否则为false。然后通过逻辑矩阵去索引dataframe1，就可以得出满足条件的元素。

方法二：

第一种方法是一次性遍历每个元素，这样不好分column去处理，那换一种方式可以每次遍历一列

#接上面代码
file_columns = dataframe1.columns.tolist()
for column in file_columns:
  bool_index = dataframe1[column].str.contains("w")
  filter_data = dataframe1[column][bool_index] 
  print(filter_data)


Series([], Name: name1, dtype: object)
0   ewt
1  awetg
Name: name2, dtype: object
0  earw
Name: name3, dtype: object

代码种 Series.str.contains 是 Series 才有的一个操作。另外，filter_data只输出每一列中满足条件的元素，更方便下一步的操作。

简单说明：

针对pandas的dataframe和series，有强大的高阶函数：apply，applymap和map函数等，它们比简单的for循环要快很多，善用这些高阶函数会让你事半功倍。

Pandas DataFrame中的tuple元素遍历

在用Word2vec计算出词语的相似度之后，得到的DataFrame格式如下：

1. 索引（index）为输入的关键词，从第0列开始为相似度最高的词语和它的余弦相似度。

2. 这个DataFrame 中每一个元素，比如(通话, 0.21321064233779907)的格式为tuple。

输入数据：

                            0                           1 
银行  (通话, 0.21321064233779907)   (钻石卡, 0.1743093729019165)  
手机  (想要, 0.21755412220954895)   (长时间, 0.16086308658123016)

期望输出的数据

1. 只取相似度最高的词语，丢弃余弦相似度。

2. 把关键词从索引中取出来，单独作为1列。

期望输出：

 核心关键词   0    1 
0    银行  通话  钻石卡 
1    手机  想要  长时间

Python 实现的代码：

主要使用1）applymap，2）lambda，3）reset_index，4）rename

import pandas as pd
 
s_df_untuple = s_df.applymap(lambda x: x[0]) # 对dataframe中所有元素，只取tuple中的第0个
s_df_untuple = s_df_untuple.reset_index() # 把索引变为单独的一列
s_df_untuple.rename(columns={"index": '核心关键词'}, inplace=True) # 对索引这一列重命名

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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