遍历数据框中的列 python

Question

我想遍历特定数据框中的 2 列，我想通过列名访问数据，但它在第 3 行给我这个错误（类型错误）

i=0
for name,value in df.iteritems():
 
  q1=df[name].quantile(0.25)
  q3=df[name].quantile(0.75)
  IQR=q3-q1
  min=q1-1.5*IQR
  max=q3+1.5*IQR
  minout=df[df[name]<min]
  maxout=df[df[name]>max]
  new_df=df[(df[name]<max) & (df[name]>min)]
  i+=1
  if i==2:
    break

Answer 1

类型错误可能有很多原因，所以如果您添加部分 DF 来尝试理解问题会更好。

还可以使用 iterrows() 函数循环遍历列：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('filename.csv')
    
for _, content in df.iterrows():
    print(content['columnname']) #add the name of the columns you want to loop over

参考以下link了解更多信息

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.iterrows.html#pandas.DataFrame.iterrows

Answer 2

您似乎想根据 1.5*IQR 规则排除异常值。这是一个更简单的解决方案：

输入虚拟数据：

import numpy as np
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame({'col%s' % (i+1): np.random.normal(size=1000)
                   for i in range(4)})

去除异常值（保留数据：Q1-1.5IQR < data < Q3+1.5IQR）：

Q1 = df.iloc[:, :2].quantile(.25)
Q3 = df.iloc[:, :2].quantile(.75)
IQR = Q3-Q1

non_outliers = (df.iloc[:, :2] > Q1-1.5*IQR) & (df.iloc[:, :2] < Q3+1.5*IQR)

new_df = df[non_outliers.all(axis=1)]

输出：

遍历数据框中的列 python

loop over columns in dataframes python

python

data-analysis

dataframe

pandas

exploratory-data-analysis