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:
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)
按行遍历iterrows():
for index, row in df.iterrows(): print(index) # 输出每行的索引值
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
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
按列遍历iteritems():
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
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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