Itertuples() to metoda, która jest przydatna do iteracji przez wiersze DataFrame, a także zwraca wiersze w formie named tuples, co ułatwia dostęp do danych w kolumnach.
import pandas as pd
# Przykładowy DataFrame
data = {
'A': [1, 2, 3],
'B': ['a', 'b', 'c'],
'C': [4.0, 5.0, 6.0]
}
df = pd.DataFrame(data)
# Wybór konkretnych kolumn (np. 'A' i 'B') i zamiana na listę krotek
list_of_tuples = list(df[['A', 'B']].itertuples(index=False, name=None))
print(list_of_tuples)
Wyszukaj pionowo w Pandas.
import pandas as pd
# Przykładowe dane
data_dzienna = {'data': ['2024-08-01', '2024-08-02', '2024-08-03', '2024-09-01'],
'dane_dzienne': [10, 20, 30, 40]}
data_miesieczna = {'data': ['2024-08-01', '2024-09-01'],
'dane_miesieczne': [100, 200]}
# Tworzenie DataFrame'ów
df_dzienna = pd.DataFrame(data_dzienna)
df_miesieczna = pd.DataFrame(data_miesieczna)
# Ustawienie kolumny 'data' jako indeks, by ułatwić przypisanie
df_dzienna['data'] = pd.to_datetime(df_dzienna['data'])
df_miesieczna['data'] = pd.to_datetime(df_miesieczna['data'])
# Przypisanie danych miesięcznych do dniowych
df_dzienna['dane_miesieczne'] = df_dzienna['data'].apply(
lambda x: df_miesieczna.loc[(df_miesieczna['data'].dt.year == x.year) & (df_miesieczna['data'].dt.month == x.month), 'dane_miesieczne'].values[0])
# Wynik
print(df_dzienna)