for date, row in df.T.iteritems(): 要么 for row in df.iterrows(): 但是我不明白row对象是什么,以及我如何使用它。 最佳解决方案 要以Pandas 的方式迭代遍历DataFrame的行,可以使用: DataFrame.iterrows()for index, row in df.iterrows(): print row["c1"], row["c2"] DataFrame.itertuples()for ...
当iterrows()是个不错的选择,有时候itertuples()更快:df = pd.DataFrame({'a': randn(1000), 'b': randn(1000),'N': randint(100, 1000, (1000)), 'x': 'x'})%timeit [row.a * 2 for idx, row in df.iterrows()]# => 10 loops, best of 3: 50.3 ms per loop%timeit [row[1] *...
for row in df.iterrows(): 但我不明白row对象是什么,以及如何使用它。 DataFrame.iterrows是一个生成器,它同时产生索引和行(作为Series): import pandas as pddf= pd.DataFrame({'c1': [10, 11, 12],'c2': [100, 110, 120]})df= df.reset_index()# 确保索引与行数配对forindex, rowindf.iterrows...
使用循环遍历数据列表,并将每个字典中的值填充到DataFrame的相应列中。 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 for row in data: df = df.append(row, ignore_index=True) 如果某些列的长度不同,可以在循环中进行条件判断,并根据需要进行填充。
for row in df.itertuples(): print(row)4、df.items()# Series取前三个 for label, ser ...
另一种遍历pandas DataFrame的方法是使用' itertuples ',它以命名元组的形式遍历DataFrame行。 下面代码说明了如何使用' itertuples '访问元素。生成的行对象将索引作为第一个字段,然后是数据框的列。 for row in df[:1].itertuples(): print(row) ## accessing the complet...
data_pd = pd.DataFrame(data) print(data_pd) for row in data_pd.index: print(data_pd.loc[row]['a']) for row_id in range(data_pd.shape[0]): print(data_pd.iloc[row_id]['a']) for index, row in data_pd.iterrows():
在Pandas中,使用for循环遍历DataFrame的每一行元素是一个常见的操作。以下是如何实现这一目标的详细步骤,包括创建DataFrame、编写for循环、访问并处理每一行的元素,以及输出或保存处理结果。 1. 创建一个pandas DataFrame 首先,我们需要创建一个示例DataFrame。这里我们使用一个简单的示例,包含三列数据:'Name'、'Age'和...
pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式
df = pd.DataFrame(inp) print df 期望输出 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12 120 现在我想遍历这个数据框的每一行, 在每一行当中我想通过列名访问第一行的每一个元素,例如,实现以下效果: for row in df.rows: print row['c1'], row['c2'] ...