实验1 - 两列元素相加 # aaa + bbb# python 循環 + iloc 定位defmethod0_sum(DF):foriinrange(len(DF)):DF.iloc[i,4]=DF.iloc[i,0]+DF.iloc[i,1]# python 循環 + iat 定位defmethod1_sum(DF):foriinrange(len(DF)):DF.iat[i,4]=DF.iat[i,0]+DF.iat[i,1]# pandas.DataFrame.iterr...
按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为命名元祖,可以通过row.name对元素进行访问,比iterrows效率高。 >>> for row in df.itertuples(): ... print(row.s0) 56 99 76 81 85 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 2.3. 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...
DataFrame是一个二维结构,既可以逐列遍历数据框,也可以逐行遍历数据框。 1,逐列遍历数据框 df.items 使用items()遍历数据框,返回的是结果是一个二元的元组:(column name, Series) ,由列名和列值列表构成,也就是说,每次迭代返回一列数据: >>> for col_name,col in df.items(): ... print(col_name,col...
代码：# 准备数据data=pd.read_csv(r'Dataset.csv')df=pd.DataFrame(data)print(df.head())数据如...
python dataframe遍历行 pandas遍历df每一行 现有一个数据框pandas的dataframe: import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}] df = pd.DataFrame(inp) print(df) 1. 2. 3. 4. 期望输出...
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。
pandas的dataframe有一个很好用的函数applymap,它可以把某个函数应用到dataframe的每一个元素上,而且比常规的for循环去遍历每个元素要快很多。如下是相关代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 importpandas as pd data=[["str","ewt","earw"],["agter","awetg","aeorgh"]] ...
# 遍历DataFrame的列 for col in df.columns: print(col) print(df[col]) # 访问列的数据 print() ``` 3.2 使用iteritems()方法遍历列 另一种常见的方法是使用`DataFrame.iteritems()`方法遍历列,返回每列的名称和Series对象: ```python for col_name, col_data in df.iteritems(): ...
在使用Pandas操作DataFrame之前,需要确保已经安装了Pandas库。可以使用以下命令进行安装: ```bash pip install pandas ``` 然后,在Python脚本或交互式环境中导入Pandas: ```python import pandas as pd ``` 3. 遍历DataFrame列的基本方法 3.1 使用列名遍历 ...
其items的逻辑是,先列后行的逻辑依次遍历每个单元格中数据 输出是: 如果我们按列优先,仅遍历某一行依次遍历所有列 forcolName,dataindf.iteritems():print("colName:[{}]\ndata:{}".format(colName,data[2])) 如下图所示 性能问题 Panda的官方文档警告说,迭代DataFrame是一个降低性能的过程。 如果要遍历D...