pandas按行按列遍歷Dataframe的幾種方式

 更新時間:2019年10月23日 15:13:03   作者:K.I.O   我要評論
這篇文章主要介紹了pandas按行按列遍歷Dataframe的幾種方式,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

遍歷數據有以下三種方法:

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簡單對上面三種方法進行說明:

  • iterrows(): 按行遍歷,將DataFrame的每一行迭代為(index, Series)對,可以通過row[name]對元素進行訪問。
  • itertuples(): 按行遍歷,將DataFrame的每一行迭代為元祖,可以通過row[name]對元素進行訪問,比iterrows()效率高。
  • iteritems():按列遍歷,將DataFrame的每一列迭代為(列名, Series)對,可以通過row[index]對元素進行訪問。

示例數據

import pandas as pd

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

print(df)

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按行遍歷iterrows():

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

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row[‘name']

# 對于每一行,通過列名name訪問對應的元素
for row in df.iterrows():
 print(row['c1'], row['c2']) # 輸出每一行

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按行遍歷itertuples():

getattr(row, ‘name')

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

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按列遍歷iteritems():

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

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

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以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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