在我初次看到这两个API时,直觉想法就是items显式的以列表形式返回各个item信息,而iteritems则以迭代器的形式返回各个item信息。但后来发现,实际上items()的返回值也是一个迭代器。进一步的,查看函数签名文档,发现二者其实就是一致的,甚至连iteritems文档中的example都用的items。 iteritems的更多文档部分可自行查看 笔...
print(index, col_name, col_value) 速度比拼在性能方面,itertuples()通常是最快的迭代方法,因为它在内存中以更紧凑的方式存储数据。iterrows()次之,因为它需要逐行处理数据。而iteritems()的性能最差,因为它需要额外的内存来存储行索引和列标签。因此,在选择迭代方法时,我们需要根据具体需求来选择最合适的方法。...
iterrows(): 将DataFrame迭代为(insex, Series)对。itertuples(): 将DataFrame迭代为元祖。iteritems(): 将DataFrame迭代为(列名, Series)对现有如下DataFrame数据: import pandas as pd inp = [{'c1':10…
在我初次看到这两个API时,直觉想法就是items显式的以列表形式返回各个item信息,而iteritems则以迭代器的形式返回各个item信息。但后来发现,实际上items()的返回值也是一个迭代器。进一步的,查看函数签名文档,发现二者其实就是一致的,甚至连iteritems文档中的example都用的items。 图片 iteritems的更多文档部分可自行查...
'shun6']},index=np.arange(0,6))#循环index 和对应的行forrow_index,rowindf1.iterrows():print(row_index)print(row)print("-"*50)#循环列,和对应的列名forkey ,valuesindf1.iteritems():print(key)print(values)print("-"*50)#和iterrows功能类似,只不过返回的是元组forrowindf1.itertuples():...
items():以键值对 (key,value) 的形式遍历; iteritems():以键值对 (key,value) 的形式遍历; iterrows():以 (row_index,row) 的形式遍历行; itertuples():使用已命名元组的方式对行遍历。 下面对上述函数做简单的介绍: 2.1items()函数 示例:
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。
# 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 对象还具有类似字典的 items() 方法,用于迭代(键,值)对。 要迭代 DataFrame 的行,可以使用以下方法: iterrows():将 DataFrame 的行作为(索引,Series)对进行迭代。这会将行转换为 Series 对象,这可能会改变 dtypes 并具有一些性能影响。 itertuples():将 DataFrame 的行作为命名元组的值进行迭代。这比...
iteritems()方法遍历DataFrame的每一列，并返回一个元组，包含列名与该列数据。例如：df.iteritems()，同样适用于df是DataFrame对象。此方法适用于需要对每一列执行操作的场景。itertuples()方法将DataFrame转换为一个可迭代的序列，并返回一个自定义的类，包含每一行的数据。例如：df.itertuples()，...