代码语言:txt 复制for index, row in data.iterrows(): if row['age'] > 30: data.at[index, 'salary'] = row['salary'] * 1.1 在上述代码中,iterrows()函数用于遍历DataFrame对象的每一行。通过row['age']和row['salary']可以获取当前行的"age"和"salary"列的值。如果满足条件(即"age"大于30),...
如果DataFrame不为空,我们可以使用iterrows()方法来遍历DataFrame的每一行。这个方法会返回每行的索引和数据。 python for index, row in df.iterrows(): # 对每一行数据进行处理 获取每一行的索引index和数据row: 在遍历过程中,index变量会保存当前行的索引,而row变量会保存当前行的数据(作为一个Series对象)。
importpandasaspd# 创建一个示例 DataFramedata={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[24,30,22],'City':['New York','Los Angeles','Chicago']}df=pd.DataFrame(data)# 遍历 DataFrame 的每一行,并返回元组forindex,rowindf.iterrows():result_tuple=tuple(row)print(result_tuple) 1. 2. 3....
'B','C','D','E'],'Column3':[True,False,True,False,True]}df=pd.DataFrame(data)# 使用 for 循环遍历 DataFrame 的行forindex,rowindf.iterrows():# 仅在第一次输出时打印列名ifindex==0:print(f"{' | '.join(df.columns)}")# 打印列名print(f"{' | '.join(map(str,row.values))}...
for index, row in df.iterrows(): value = row['A'] # 选择'A'列的值 print(value) 在上述代码中,我们使用iterrows()方法遍历dataframe的每一行,并通过row['A']选择'A'列的值。你可以根据需要选择不同的列。 对于dataframe的选择值操作,腾讯云提供了云数据库TDSQL、云数据库CynosDB等产品,可以帮助用户存...
[88, 92, 95, 70]} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age', 'Stream', 'Percentage']) print("Given Dataframe :\n", df) print("\nIterating over rows using iterrows() method :\n") # iterate through each row and select # 'Name'...
for index, row in data.iterrows(): #判断当前行的某个列的值是否与要查询的值匹配 if row['column_name'] == value: #如果匹配,将匹配的值赋给match_value,并跳出循环 match_value = row['matched_column'] break #进行相应的操作,如输出匹配的值 print(f"{value}的匹配值为:{match_value}") 在...
# Import cars data import pandas as pd cars = pd.read_csv('cars.csv', index_col = 0) # Code for loop that adds COUNTRY column for lab, row in cars.iterrows(): cars.loc[lab,'COUNTRY'] = str.upper(row['country']) # Print cars ...
#定义自定义分词函数,但是结果不对defmy_cut_handle(sent):returnjieba.lcut(sent)#修改分词方法seg.set_my_handle(my_cut_handle)#自己准备的常用词词典jieba.load_userdict(r'../data/npl_asan/words.txt')#对语料库进行分词处理words =[]forindex, rowindata.iterrows(): ...
forindex,rowinselected_data.iterrows():column_a=row['A']column_b=row['B']print(f"Row{index}: Column A ={column_a}, Column B ={column_b}") 1. 2. 3. 4. 序列图 以下是整个流程的序列图: DataFrameExcelPythonUserDataFrameExcelPythonUser导入 pandas 库读取 Excel 文件返回 DataFrame选择需要...