print("\nIterating over rows using itertuples() method :\n") # iterate through each row and select # 'Name' and 'Percentage' column respectively. for row in df.itertuples(index=True, name='Pandas'): print(getattr(row, "Name"), getattr(row, "Percentage")) 输出 Given Dataframe : Na...
如果name参数被设置为None,那么itertuples()会返回普通的元组¹。 (1) pandas.DataFrame.itertuples — pandas 2.1.3 documentation. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.itertuples.html. (2) iterate over pandas dataframe using itertuples - Stack Overflow. http...
for row in df.itertuples(index=True, name='Pandas'): print(f"Index: {row.Index}") print(f"Name: {row.name}, Age: {row.age}, City: {row.city}") print('-' * 20) 注意,在使用itertuples()时,你可以通过index=True参数来包含索引,并通过name参数为返回的命名元组指定一个名称(这有助...
2.2 使用itertuples() itertuples()的效率更高,因为它返回的是命名元组: # 逐行遍历forrowindf.itertuples(index=True,name='Pandas'):print(f"Index:{row.Index}, Name:{row.name}, Age:{row.age}") 1. 2. 3. 2.3 使用apply() 如果您想对每一行应用一个函数,使用apply()是一个优秀的选择: # ...
df[df.name== 'Ben'] # 姓名为Ben df[df.Q1> df.Q2] 以下是.loc[ ]和.lic[ ]示例: # 表达式与切片一致 df.loc[df['Q1']> 90, 'Q1':] # Q1大于90,只显示Q1 df.loc[(df.Q1> 80) & (df.Q2 < 15)] # and关系 df.loc[(df.Q1> 90) | (df.Q2 < 90)] # or关系 ...
凭借其广泛的功能,Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。 Pandas的核心数据结构是Series和DataFrame。...# 用于获取带有标签列的series df[column] # 选择多列 df[['column_name1', 'column_name2']] #...
DataFrame.itertuples([index, name])Iterate over DataFrame rows as namedtuples, with index value as first element of the tuple. DataFrame.lookup(row_labels, col_labels)Label-based “fancy indexing” function for DataFrame. DataFrame.pop(item)返回删除的项目 ...
import pandas as pd 创建一个空的DataFrame: 代码语言:txt 复制 new_df = pd.DataFrame(columns=['列名1', '列名2', ...]) 这里的'列名1'、'列名2'等是你想要在新的DataFrame中包含的列名。 遍历现有DataFrame的行,并将每行数据添加到新的DataFrame中: 代码语言:txt 复制 for index, row in existing...
Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much more - CLN: remove compat.iteritems (#26079) · pandas-dev/pandas@e26e2df
茴香豆二: itertuples iterrows 有一个兄弟 itertuples ,可以把 DataFrame 变成 namedtuples ,这样速度上就更快了。 >>> for row in df.itertuples(index=True, name='hxd'): >>> print(row.a, row.b) 1 4 2 5 3 6 1. 2. 3. 4. ...