# 使用iteritems()遍历DataFrame for index, (col_name, col_value) in df.iteritems(): 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...
iteritems()- 遍历(键,值)对 iterrows()- 遍历行(索引,序列)对 itertuples()- 遍历 行为namedtuples iteritems() 将每列作为关键字值进行迭代,并将标签作为键和列值作为Series对象进行迭代。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=['col1','col2'...
使用iteritems()方法可以让你以键值对的形式遍历DataFrame的列。对于每一个键值对,键是列的名称,值是pandas的Series对象,表示该列的数据。以下是一个示例代码段: import pandas as pd 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(...
针对DataFrame数据遍历的Python函数区别包括iterrows(), iteritems(), and itertuples()。在遍历Series时，迭代产生这些值；在DataFrame和Panel上，迭代遵循字典惯例，产生键。遍历DataFrame时，iterrows()产生每行的索引和数据序列，iteritems()则返回字典键值对，而itertuples()生成命名元组。iterrows()输出...
在Python中遍历DataFrame的方法包括:iterrows()、itertuples()、items()等。iterrows()方法返回每行的索引和数据内容、itertuples()将每行作为命名元组返回、items()方法则按列遍历,返回列名及数据。其中,iterrows()方法最常用,因为它能方便地访问每行的索引和值。下面将详细介绍这些方法及其使用场景。
2、iteritems() 3、itertuples() 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 有如下DataFrame数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100...
使用.items()或.iteritems()方法遍历: 注意,在较新版本的Pandas中,.items()方法已经取代了.iteritems()方法。这两种方法都会按列遍历DataFrame,每次迭代返回一个包含列名和列数据的元组。列数据以Series对象的形式提供。 python import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age'...
本文分享下Python中iteritems(), iterrows(), itertuples()三个函数对DataFrame遍历的用法。 iteritems():面向列的迭代设计,以(columnName, Series)元组对的形式返回。 iterrows(): 面向行的迭代设计,以(index,…
一、iterrows 方法遍历 DataFrame 二、itertuples() 方式遍历DataFrame: 三iteritems 旧方法和新方法方法 遍历 DataFrame 四、速度 比拼 下述代码可单独运行:都是运行30000行或列访问其中一个元素。 for df2index, df2_row in df2.iterrows(): 中df2index为索引,从0到len(df2) ...
iteritems():按列遍历，将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访...