使用.itertuples()函数可以方便地同时按行按列遍历DataFrame。下面是一个简单的示例: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) for row in df.itertuples(index=True, name='Pandas'): print(row.A, row.B) # 输出每一行的A列和B列的值 使用.itertu...
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, ‘...
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...
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 1 2 3 4 5 6importpandas 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(): 1 ...
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 importpandasaspd inp=[{'c1':10,'c2':100},{'c1':11,'c2':110},{'c1...
pandas按⾏按列遍历Dataframe的⼏种⽅式 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...
pandas按行按列遍历Dataframe DataFrame.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。 DataFrame.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。
pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式
pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式 https://www.jb51.net/article/172623.htm
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':...