pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

 更新时间:2019年10月23日 15:13:03   作者:K.I.O  
这篇文章主要介绍了pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

遍历数据有以下三种方法:

在这里插入图片描述

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)

在这里插入图片描述

按行遍历iterrows():

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

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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

在这里插入图片描述

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

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按列遍历iteritems():

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

在这里插入图片描述

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

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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脚本之家。

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