在数据分析中不可避免的涉及到对数据的遍历查询和处理,比如我们需要将dataframe两列数据两两相除,并将结果存储于一个新的列表中。 方法1:for..in循环迭代方式 for语句是Python内置的迭代器工具,用于从可迭代容器对象(如列表、元组、字典、集合、文件等)中逐个读取元素,直到容器中没有更多元素为止,工具和对象之间只要...
importpandasaspd# 创建一个空的DataFramedf=pd.DataFrame(columns=['Name','Age'])# 定义一个包含数据的列表data=[['Alice',25],['Bob',30],['Cathy',35]]# 遍历列表,并逐行写入DataFrameforrowindata:df.loc[len(df)]=rowprint(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 1...
'列2', '列3']) # 定义一个列表 my_list = [['数据1', '数据2', '数据3'], ['数据4', '数据5', '数据6'], ['数据7', '数据8', '数据9']] # 使用for循环遍历列表,并将每个元素逐行添加到数据框中 for row in my_list: df.loc[len(df)] = row # 打印输出数据框 print...
df = pd.DataFrame(data) # 使用iterrows()逐行处理 for index, row in df.iterrows(): print(f"Index: {index}") print(f"Name: {row['name']}, Age: {row['age']}, City: {row['city']}") ``` 注意事项: - `iterrows()`返回的是(index, Series)对,Series是每行数据。 - 由于`iterrows...
df = pd.DataFrame(data) # 使用iterrows()逐行处理 for index, row in df.iterrows(): print(f"Index: {index}") print(f"Name: {row['name']}, Age: {row['age']}, City: {row['city']}") ``` 注意事项: - `iterrows()`返回的是(index, Series)对,Series是每行数据。
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()) # 按行遍历 for index, row in df.iterrows(): print(index) # 输出每行的索引值 ...
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。
df = pd.DataFrame(data) # 数据可视化 plt.plot(df['x'], df['y']) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Data Visualization') plt.show() # 报表生成 wb = Workbook() ws = wb.active for i, row in enumerate(df.iterrows()): ...
# 创建示例DataFrame data = { 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25. 30. 35], 'city': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago'] } df = pd.DataFrame(data) # 使用iterrows()逐行处理 for index, row in df.iterrows(): ...
Python-两个dataframe用for循环求笛卡尔积 合并两个没有共同列的dataframe,相当于按行号求笛卡尔积。 最终效果如下 以下代码是参考别人的代码修改的: def cartesian_df(A,B): new_df = pd.DataFrame(columns=list(A).extend(list(B))) for _,A_row in A.iterrows():...