pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

时间:2021-05-22

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 pdinp = [{'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。

声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。

相关文章