当然,这三个函数都是面向DataFrame这种数据结构的API,所以为了便于后文介绍三个函数,构造以下DataFrame实例: 01 iteritems 首先介绍iteritems。我们知道,Pandas中的DataFrame有很多特性,比如可以将其视作是一种嵌套的字典结构:外层字典的key为各个列名(column),相应的value为对应各列,而各列实际上即为内层字典,其中内层...
DataFrame的迭代子集是指对DataFrame对象进行遍历的方法。在pandas中,有多种方式可以遍历DataFrame的行或列,包括使用iterrows()、itertuples()、iteritems()等方法。 iterrows()方法:该方法返回一个迭代器,可以遍历DataFrame的每一行。每次迭代返回一个包含行索引和行数据的元组。以下是使用iterrows()方法遍历DataFrame的示...
forx,yindf.iteritems(): print(x) print(y) 运行一下 定义与用法 iteritems()方法生成 DataFrame 的迭代器对象,允许我们迭代 DataFrame 的每一列。 每次迭代都会生成一个 label 对象和一个 column 对象。 标签是列名。 column 对象是每个列的内容,作为Pandas Series对象。
df = pd.DataFrame(data) # 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.iter...
iteritems()方法允许我们逐列遍历DataFrame,并返回每一列的标签和数据。以下是iteritems()方法的基本用法示例: import pandas as pd # # 创建一个示例DataFrame data = {'Name': ['Kevin', 'James', 'Magic'], 'Titles': [2, 0, 5]} df = pd.DataFrame(data) ...
# importing pandas moduleimport pandas as pd# 从csv文件制作数据框data = pd.read_csv("nba.csv")for key, value in data.iteritems():print(key, value)print() 输出: 使用itertuples() 对行进行迭代 为了遍历行,我们应用了一个函数 itertuples(),这个函数为 DataFrame 中的每一行返回一个元组。元组...
pandas——iterrows和iteritems importpandas as pdimportnumpy as np df1= pd.DataFrame({'第一列':[111,222,333,444,555,666],'第二列':[11,22,33,44,55,66],'第三列':['shu1','shun2','shun3','shun4','shun5','shun6']},index=np.arange(0,6))#循环index 和对应的行forrow_index,...
2. 使用iteritems()函数来遍历：importpandasaspd# 创建一个简单的dataframedata={'name':['Tom','...
DataFrame.iteritems() 迭代(列名,系列)对。 遍历DataFrame 列,返回一个包含列名和内容的元组作为一个系列。 生成(Yield): label:对象 被迭代的 DataFrame 的列名。 content:Series 属于每个标签的列条目,作为一个系列。 例子: >>>df = pd.DataFrame({'species':['bear','bear','marsupial'],...'population...
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。 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...