def
analys
(data)
: currentres =
none
datalist = data.values
for i in
range
(len
(datalist)):
# i是代表乙個表裡面的一條記錄
# 每個記錄轉為可操作的列表
# datalist[i] = list(datalist[i])
# 第一行開始迴圈入口
print
(datalist[i]
)if currentres ==
none
:# 第一行開始迴圈1
currentres = datalist[i]
# 返回乙個初始化後的列表 即當前行 currentres的樣子:
continue
# 初始化完第一條,從第二次迴圈開始
# 未換車
# 換車處理
if currentres is
notnone
and currentres[simnum]
!= datalist[i]
[simnum]
:# 每輛車的最後一條記錄必須上傳的
if trancity.get(datalist[i]
[simnum])is
none
: trancity.setdefault(datalist[i]
[simnum],[
])trancity.get(datalist[i]
[simnum],)
) citybinary.clear(
) currentres =
none
continue
currentres = datalist[i]
# 游標向下滑動
作為結果的存放空間很好用哦!
total =
if(total.get(df.loc[i,
'simnum']==
none))
: total.setdefault(df.loc[i,
'simnum'],
) total.get(df.loc[i,
'simnum'])
[df.loc[i,
'simnum'],
(endmile - startmile)
, startt, endt]
)
使用二維陣列的list遍歷會比,使用dataframe的iloc和loc的遍歷要快和好處理,最好思路是,使用list(帶指標)做遍歷,使用dataframe的columns = [『***』, 『***』, …]寫列名,.read_csv(『***.csv』) 和.to_csv(『***.csv』)做讀寫
import pandas as pd
data = pd.dataframe(
)datalist = data.values #
import pandas as pd
results = pd.dataframe(
)results = results.sort_values(by=
['***'
,'***',.
..])
# ***為欄位名字
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