python - for循环用于数据帧的计算

Question

所以，我有一个文本文件，我已将其转换为数据框。我基本上只是试图遍历 H 和 Z 列中的每个值，对它们中的每一个进行平方，然后取平方根(换句话说，毕达哥拉斯定理)。 IE。

F = sqrt(H**2 + Z**2).

我的数据:(在变成 Pandas 数据框之后)

    H        D       Z
0   3235     6764    9546
1   1667     3455    7776
2   3555     3564    5433
3   2344     3333    8777
4   5666     3334    4444

那只是一小部分数据。这里大约有 1000> 行数据。

代码:

import pandas as pd

#load data:

df=pd.read_table('example_data.txt', sep='\s+')

from math import sqrt
for x,y in df:
    F=sqrt(H**2+Z**2)
    print(F)

产生的错误:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-34-1b1be5be91d0> in <module>()
        1 from math import sqrt
  ----> 2 for x,y in df:
        3     F=sqrt(H**2+Z**2)
        4     print(F)
        5 

        ValueError: too many values to unpack (expected 2)

就这样吧。我觉得这是一个简单的问题，但 Python 初学者似乎无法解决。它本质上是用 2 个变量多次重复计算。我见过它有 1 个变量，但没有 2 个。

如有任何帮助，我们将不胜感激

干杯!

Answer 1

您应该使用 numpy 对其进行矢量化:

In[11]:
df['F'] = np.sqrt(df['H']**2 +  df['Z']**2)
df

Out[11]: 
      H     D     Z             F
0  3235  6764  9546  10079.252998
1  1667  3455  7776   7952.676593
2  3555  3564  5433   6492.727778
3  2344  3333  8777   9084.605935
4  5666  3334  4444   7200.881335

关于您的错误，DataFrame 返回的可迭代对象是列:

for col in df:
    print(col)

H
D
Z
F

因此出现错误，要遍历您使用 iterrows 的行:

from math import sqrt
for x,y in df.iterrows():
    F=sqrt(y['H']**2+y['Z']**2)
    print(F)

10079.252998114493
7952.676593449529
6492.72777806062
9084.605935317173
7200.881334947827

但对于简单的算术运算，您应该避免循环并寻找矢量化解决方案，例如 numpy，它会比循环快得多，并且在数据大小增加时扩展性更好。