import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 遍历每一行,处理并新增列 for index, row in df.iterrows(): df.loc[index, 'C'] = row['A'] + row['B'] df.loc[index, 'D'] = row['A'] * row['...
forindex,rowindf.iterrows():# 对每一行数据进行处理 1. 2. 其中,df是一个DataFrame对象,index表示行索引,row表示行数据。在for循环中,我们可以对每一行的数据进行操作和处理。 代码示例 假设我们有以下一份旅行记录的DataFrame: importpandasaspd data={'Destination':['Paris','Tokyo','New York','Sydney']...
使用iterrows()的方式实现将dataframe两列数据两两相除,并将结果存储于一个新的列表中: AI检测代码解析 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Nov 4 15:33:07 2018 @author: wenhuatang """ def haversine_looping(df): disftance_list = [] for index,row in df.iterrows(): disftance_...
# 使用iterrows()遍历DataFrame for index, row in df.iterrows(): print(row['A'], row['B'], row['C']) # 使用列名访问 print(row[0], row[1], row[2]) # 使用列索引访问 2. itertuples() 方法itertuples()方法类似于iterrows(),但它返回一个命名元组,而不是普通的元组。这使得我们可以直...
for index, row in df.iterrows(): df.at[index, 'C'] = calculate_value(row) print(df) 输出结果为: A B C 0 1 4 5 1 2 5 7 2 3 6 9 在循环中,使用iterrows()方法遍历每行,并通过at[]方法将计算结果赋值给新增列'C'。请根据具体需求修改计算值的逻辑。
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。
# 行遍历forindex, rowindf.iterrows():print(index)print(row)''' 0 a 0 b a c -0.132885 d 0.56563 e -0.837642 Name: 0, dtype: object 1 a 1 b b c -0.290722 d 2.36377 e -0.581337 Name: 1, dtype: object ''' iterrows()返回值为元组(index, row)。
for index, row in df.iterrows(): if row['A'] > 2: df.at[index, 'B'] = row['B'] * 2 print(df) ``` 2.2 使用apply()方法批量更新数据 除了循环遍历,可以使用 `apply()` 方法对整个DataFrame进行批量操作,更加高效和简洁。 ```python ...
# 准备数据data=pd.read_csv(r'Dataset.csv')df=pd.DataFrame(data)print(df.head()) 数据如下: 2.1 按行遍历 代码: # 按行遍历forindex,rowindf.iterrows():print(index)# 输出每行的索引值print(row)# 输出每一行print(row['age'],row['sex'])# 输出每一行指定字段值 ...
相比`iterrows()`,`itertuples()`方法更高效,因为它返回的是命名元组(namedtuple),避免了Series对象的创建。 示例代码: ```python # 使用itertuples()逐行处理 for row in df.itertuples(): print(f"Index: {row.Index}") print(f"Name: {row.name}, Age: {row.age}, City: {row.city}") ...