pandas按行按列遍历Dataframe的三种方式小结
更新时间:2023年11月10日 15:42:30 作者:剑圣土豆
本文主要介绍了pandas按行按列遍历Dataframe,主要介绍了三种方法,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下
遍历数据有以下三种方法:
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getattr(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':100, 'c2':20}, {'c1':90, 'c2':403}, {'c1':503, 'c2':3}] df = pd.DataFrame(inp) print(df)
标题按行遍历iterrows():
for index, row in df.iterrows(): print(index) # 输出每行的索引值
可用row[‘name’]作为索引
# 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
按行遍历itertuples():
可以用getattr(row, ‘name’)作为索引(注意row[‘name’]会报错)
for row in df.itertuples(): print(getattr(row, 'c1'), getattr(row, 'c2')) # 输出每一行
按列遍历iteritems():
注意这是按列读取遍历
for index, row in df.iteritems(): print(index) # 输出列名
for row in df.iteritems(): print(row[0], row[1], row[2]) # 输出各列
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