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pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式
站长资源 2024/11/26 佚名
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遍历数据有以下三种方法：

pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

简单对上面三种方法进行说明：

  • iterrows(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对，可以通过row[name]对元素进行访问。
  • itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows()效率高。
  • iteritems():按列遍历，将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。

示例数据

import pandas as pd

inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11, 'c2':110}, {'c1':12, 'c2':123}]
df = pd.DataFrame(inp)

print(df)

pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

按行遍历iterrows():

for index, row in df.iterrows():
 print(index) # 输出每行的索引值

pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

row[‘name']

# 对于每一行，通过列名name访问对应的元素
for row in df.iterrows():
 print(row['c1'], row['c2']) # 输出每一行

pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

按行遍历itertuples():

getattr(row, ‘name')

for row in df.itertuples():
 print(getattr(row, 'c1'), getattr(row, 'c2')) # 输出每一行

pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

按列遍历iteritems():

for index, row in df.iteritems():
 print(index) # 输出列名

pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

for row in df.iteritems():
 print(row[0], row[1], row[2]) # 输出各列

pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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