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...
'Q2':99} # 批量操作，可以使用迭代 rows = [[1,2],[3,4],[5,6]] for row in rows: ...
' iterrows() '函数遍历DataFrame的行,在迭代期间返回(index, row)对。 import time start = time.time() # Iterating through DataFrame using iterrows for idx, row in df.iterrows(): if row.a == 0: df.at[idx,'e'] = row.d elif (row.a <= row.a="">...
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 ...
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...
pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式
方法一:使用df.iterrows()获取可迭代对象, 然后使用for循环遍历即可 for index, row in df.iterrows(): print(index, row) 方法二:使用applymap()函数遍历dataframe所有元素 可以对DataFrame里的每个值进行处理,然后返回一个新的DataFrame import pandas as pd ...
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...
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...
DataFrame.iterrows 是一个产生索引和行(作为一个系列)的生成器: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'c1': [10, 11, 12], 'c2': [100, 110, 120]}) df = df.reset_index() # make sure indexes pair with number of rows for index, row in df.iterrows(): print(row['c1'], row[...