总结来说,使用pandas读取CSV文件并遍历其数据是一个常见的操作。通过read_csv函数读取文件,然后使用iterrows()或itertuples()方法遍历每一行数据,并根据需要对数据进行处理或输出。
import pandas as pd cars = pd.read_csv('cars.csv', index_col = 0) # Code for loop that adds COUNTRY column for lab, row in cars.iterrows(): cars.loc[lab,'COUNTRY'] = str.upper(row['country']) # Print cars print(cars)
import pandas as pd data = pd.read_csv("otu.txt",sep="\t") for index,row in data.iterrows(): print(index) print(row) 参考: python里使用iterrows()对dataframe进行遍历_邵露露的博客-CSDN…
建议1:尽可能的避免读取原始csv,使用hdf、feather或h5py格式文件加快文件读取; 在某些定长的字符数据的读取情况下,read_csv读取速度比codecs.readlines慢很多倍。同时如果你想要表格尽量占用较小的内存,可以在read_csv时就设置好每类的类型。 2 itertuples与iterrows itertuples和iterrows都能实现按行进行迭代的操作...
iterrows(): print(row) 在这个例子中,我们首先导入了pandas库,并使用read_csv函数读取了.csv文件。然后,我们使用iterrows函数遍历了DataFrame中的每一行。这个函数返回每一行的索引和值,我们可以使用这些值来访问每一行的数据。需要注意的是,在实际应用中,我们通常不需要遍历DataFrame中的每一行,因为pandas提供了许多...
pandas模块-读取CSV文件 importpandasdata= pandas.read_csv(csv_path)# 查看前两行print(data.head(2)) 读到的数据为DataFrame结构。 csv_path可以是后缀为.csv或.txt 用.iterrows()方式读取某些列: data= pandas.read_csv(csv_path)# 按表头内容筛选某列forindex, rowindata[['某列表头','某列表头']]...
data = pd.read_csv("aa.csv") for i, j in data.iterrows(): print(i, j) print() 输出 0 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 0 John Idle 03/15/14 50... Name: 0, dtype: object 1 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 1 Smith Gilliam 06/01/15 65000... ...
df = pd.read_csv("file.csv") # iterate over the rows of the DataFrame for index, row in df.iterrows(): print(row['column_name']) 或者您也可以使用DataFrame的索引访问每行的数据 for index, row in df.iterrows(): print(row[0]) ...
读取CSV文件并创建Pandas数据帧: 代码语言:txt 复制 data = pd.read_csv('file.csv') 迭代每一行数据,并执行相应的操作,例如使用Selenium在浏览器中搜索关键词: 代码语言:txt 复制 driver = webdriver.Chrome() # 使用Chrome浏览器驱动,需提前安装并配置 for index, row in data.iterrows(): keyword = row[...
read_csv(io.StringIO(data2), sep=',', index_col=0) print(data1) print(data2) data1*data2 我们可以发现,所有的结果都是在行名和列名完全一样的情况下相乘得到的。如果某一个位置在某一个 df 有缺失,乘出来的结果也会是NAN。 根据某一列的值,对整个dataframe排序: data.sort_values(by=column_...