1. 使用iterrows()方法遍历DataFrame: 这种方法使用迭代器来遍历DataFrame的每一行,返回索引和行数据。可以通过迭代器来访问每个元素。示例代码如下: ` for index, row in df.iterrows(): # 访问每一行的数据 print(index, row['列名']) ` 这种方法适用于小型DataFrame,但对于大型DataFrame来说,性能可能会较低。
4 遍历DataFrame某一列(行)数据 5 获取某一个值 5.1 DataFrame.at[行索引,列索引]获取某一个值 5.2 DataFrame.iat[默认行索引,默认列索引]获取某一个值 5.3 DataFrame.loc[行索引,列索引]获取某个值,与at不同的是,只输入某一参数,获得某一行或某一列 5.4 DataFrame.iloc[默认行索引,默认列索引]获取某个...
5. 输出或保存处理结果 根据需求,你可以将处理结果输出到控制台(如上面的示例所示),或者保存到新的DataFrame、文件等。 完整示例代码 下面是一个完整的示例代码,展示了如何导入pandas库、创建DataFrame对象、使用iterrows()方法遍历DataFrame的每一行,并在循环中处理每一行的数据。 python import pandas as pd # 创建D...
1、iterrows()方法 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。 forindex,rowin df.iterrows():printrow["c1"],row["c2"] 2、itertuples()方法 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。 forrowindf.iter...
Python DataFrame按行遍历 在数据分析和处理过程中,DataFrame 是 Python 中一个非常重要的数据结构。它类似于表格,可以方便地存储和处理数据。在实际应用中,我们经常需要按行遍历 DataFrame,对每一行数据进行操作或者分析。本篇文章将介绍如何使用 Python 遍历 DataFrame,并给出相关的代码示例。
在处理和分析表格数据时,我们经常需要对数据进行遍历,然后做进一步后续处理,这里涉及到表格数据的逐行遍历或者逐列遍历的操作,本文将通过一个案例教你实现这个操作。 二、实现过程 准备数据 代码: # 准备数据data=pd.read_csv(r'Dataset.csv')df=pd.DataFrame(data)print(df.head()) ...
Python中DataFrame按照行遍历 https://blog.csdn.net/baidu_15113429/article/details/77880466 在做分类模型时候,需要在DataFrame中按照行获取数据以便于进行训练和测试。 import pandas as pd dict=[[1,2,3,4,5,6],[2,3,4,5,6,7],[3,4,5,6,7,8],[4,5,6,7,8,9],[5,6,7,8,9,10]]data=...
Python实现dataframe遍历行和列 实现代码: import pandasas pd df = pd.read_csv("G:\数据杂坛\datasets\kidney_disease.csv") df=pd.DataFrame(df) pd.set_option('display.max_rows', None) pd.set_option('display.width', None) df.drop("id",axis=1,inplace=True) ...
Python实现dataframe遍历行和列 实现代码: import pandas as pd df = pd.read_csv("G:\数据杂坛\datasets\kidney_disease.csv") df=pd.DataFrame(df) pd.set_option('display.max_rows', None) pd.set_option('display.width', None) df.drop("id",axis=1,inplace=True) print(df.head()) # 按行...