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可以通过遍历的方法:
pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式:https://www.jb51.net/article/172623.htm
选择列
使用类字典属性,返回的是Series类型
data[‘w']
遍历Series
for index in data['w'] .index: time_dis = data['w'] .get(index)
pandas.DataFrame.at
根据行索引和列名,获取一个元素的值
> df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]], ... columns=['A', 'B', 'C']) > df A B C 0 0 2 3 1 0 4 1 2 10 20 30
> df.at[4, 'B'] 2
或者
> df.iloc[5].at['B'] 4
pandas.DataFrame.iat
根据行索引和列索引获取元素值
> df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]], ... columns=['A', 'B', 'C']) > df A B C 0 0 2 3 1 0 4 1 2 10 20 30
> df.iat[1, 2] 1
或者
> df.iloc[0].iat[1] 2
pandas.DataFrame.loc
选取元素,或者行
> df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]], ... index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'], ... columns=['max_speed', 'shield']) > df max_speed shield cobra 1 2 viper 4 5 sidewinder 7 8
选取元素
> df.loc['cobra', 'shield'] 2
选取行返回一个series
> df.loc['viper'] max_speed 4 shield 5 Name: viper, dtype: int64
选取行列返回dataframe
> df.loc[['viper', 'sidewinder']] max_speed shield viper 4 5 sidewinder 7 8 pandas.DataFrame.iloc > mydict = [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}, ... {'a': 100, 'b': 200, 'c': 300, 'd': 400}, ... {'a': 1000, 'b': 2000, 'c': 3000, 'd': 4000 }] > df = pd.DataFrame(mydict) > df a b c d 0 1 2 3 4 1 100 200 300 400 2 1000 2000 3000 4000
按索引选取元素
> df.iloc[0, 1] 2
获取行的series
> type(df.iloc[0]) <class 'pandas.core.series.Series'> > df.iloc[0] a 1 b 2 c 3 d 4 Name: 0, dtype: int64
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月02日
2024年11月02日
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