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참고주소 : https://stackoverflow.com/questions/85190/how-does-the-java-for-each-loop-work

어떻게 자바의 'for each' 루프가 작동하나요?

다음을 고려할 때

List<String> someList = new ArrayList<String>();
// "monkey", "donkey", "skeleton key"를 someList에 추가
for (String item : someList) {
    System.out.println(item);
}

for each 문법을 사용하지 않고 for 루프처럼 똑같이 하려면 어떻게 해야할까요?


28개 답변 중 1개

for (Iterator<String> i = someIterable.iterator(); i.hasNext();) {
    String item = i.next();
    System.out.println(item);
}

루프에서 i.remove();를 사용할 필요가 있거나, 다른 방법으로 실제 iterator를 접근(수정)한다면 구문을 실제 iterator만 추론(읽기) 때문에 for ( : )를 사용할 수 없습니다.

Denis Bueno가 언급했듯이 이 코드는 Iterable 인터페이스를 구현하는 모든 개체에서 작동합니다.

또한 for (:) 관용구의 오른쪽이 Iterable 객체가 아닌 array(배열)인 경우 내부 코드는 int 인덱스 카운터를 사용하고 대신 array.length를 확인합니다. Java 언어 스펙을 참조하십시오.

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출처 

http://chrisalbon.com/python/pandas_create_column_with_loop.html

For 루프로 Pandas 열 만들기


사전준비

import pandas as pd
import numpy as np

데이터프레임 예시 만들기

raw_data = {'student_name': ['Miller', 'Jacobson', 'Ali', 'Milner', 'Cooze', 'Jacon', 'Ryaner', 'Sone', 'Sloan', 'Piger', 'Riani', 'Ali'], 
        'test_score': [76, 88, 84, 67, 53, 96, 64, 91, 77, 73, 52, np.NaN]}
df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['student_name', 'test_score'])


학점을 할당하기 위한 함수 만들기

# 데이터를 저장할 list(리스트)를 만듭니다. grades = [] # 열에 추가할 각 행을 For로 순회합니다, for row in df['test_score']: # 이 값보다 크면, if row > 95: # 'A' 학점으로 list에 추가합니다. grades.append('A') # 아니고, 이 값보다 크면, elif row > 90: # 'A-' 학점으로 list에 추가합니다. grades.append('A-') # 아니고, 이 값보다 크면, elif row > 85: # 'B' 학점으로 list에 추가합니다. grades.append('B') # 아니고, 이 값보다 크면, elif row > 80: # 'B-' 학점으로 list에 추가합니다. grades.append('B-') # 아니고, 이 값보다 크면, elif row > 75: # 'C' 학점으로 list에 추가합니다. grades.append('C') # 아니고, 이 값보다 크면, elif row > 70: # 'C-' 학점으로 list에 추가합니다. grades.append('C-') # 아니고, 이 값보다 크면, elif row > 65: # 'D' 학점으로 list에 추가합니다. grades.append('D') # 아니고, 이 값보다 크면, elif row > 60: # 'D-' 학점으로 list에 추가합니다. grades.append('D-') # 아니면, else: # 'F' 학점을 추가합니다. grades.append('Failed') # list(리스트)로부터 'grades'열을 추가합니다. df['grades'] = grades

# 새로운 dataframe(데이터프레임)을 봅니다. df

student_nametest_scoregrades
0Miller76C
1Jacobson88B
2Ali84B-
3Milner67D
4Cooze53Failed
5Jacon96A
6Ryaner64D-
7Sone91A-
8Sloan77C
9Piger73C-
10Riani52Failed
11AliNaNFailed


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