1、使用列名来遍历：importpandasaspd# 创建一个简单的dataframedata={'name':['Tom','Nick','John'...
.apply()函数可以对DataFrame的行或列应用自定义的函数。它可以方便地同时按行按列遍历DataFrame,并且可以轻松地处理复杂的操作。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]}) df['C'] = df.apply(lambda row: row['A'] + row['B']...
"pankaj", "sudhir", "Geeku"],'degree': ["MBA", "BCA", "M.Tech", "MBA"],'score':[90, 40, 80, 98]}# 从字典创建数据框df = pd.DataFrame(dict)# 使用 iterrows() 函数遍历行for i, j in df.iterrows():print(i, j)print() ...
4. 示例:实际应用场景中的DataFrame列遍历 以下示例演示如何在DataFrame中计算每列的平均值,并输出结果: ```python import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1. 2. 3], 'B': [4. 5. 6], 'C': [7. 8. 9]} df = pd.DataFrame(data) # 计算每列的平均值 for col in ...
在Pandas Dataframe 中,我们可以通过两种方式迭代元素: 遍历行 遍历列 遍历行: 为了迭代行,我们可以使用三个函数 iteritems()、iterrows()、itertuples()。这三个函数将有助于对行进行迭代。 使用iterrows() 对行进行迭代 为了迭代行,我们应用了 iterrows() 函数,该函数返回每个索引值以及包含每行数据的序列。
4. 示例:实际应用场景中的DataFrame列遍历 以下示例演示如何在DataFrame中计算每列的平均值,并输出结果: ```python import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1. 2. 3], 'B': [4. 5. 6], 'C': [7. 8. 9]} df = pd.DataFrame(data) ...
我们可以遍历列名并选择所需的列。 代码: import pandasaspd # List of Tuples students= [('Ankit',22,'A'), ('Swapnil',22,'B'), ('Priya',22,'B'), ('Shivangi',22,'B'), ] # Create a DataFrameobjectstu_df= pd.DataFrame(students, columns =['Name','Age','Section'], ...
Pandas提供了多种迭代方法,用于遍历和操作数据。其中,最常用的迭代方法包括: iterrows():遍历DataFrame的行,并返回每一行的索引和数据 itertuples():遍历DataFrame的行,并返回每一行的命名元组 iteritems():遍历DataFrame的列,并返回每一列的标签和数据
遍历pandas Dataframe/Series的特定列是指对Dataframe或Series对象中的某一列进行遍历操作。在pandas中,可以使用iterrows()、itertuples()、i...