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...
如果你需要更细致地控制每一行的处理过程,可以使用 iterrows 或itertuples 遍历每一行,然后手动更新 DataFrame。 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(...
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...
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...
遍历DataFrame的每一行: 使用for循环结合iterrows()方法遍历DataFrame的每一行。iterrows()方法会返回一个迭代器,每次迭代都会返回一个元组(索引,Series对象),其中Series对象包含了该行的数据。例如: python for index, row in df.iterrows(): # 访问每一行的数据 name = row['Name'] age = row['Age'] city ...
# 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(): ...
最佳解决方案 要以 Pandas 的方式迭代遍历DataFrame的行,可以使用: DataFrame.iterrows() for index, row in df.iterrows():...改用DataFrame.apply(): new_df = df.apply(lambda x: x * 2) itertuples:列名称将被重命名为位置名称,如果它们是无效的Python标识符...对于大量的列(> 255),返回常规元组。
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 ...
07_pandas.DataFrame的for循环处理(迭代) 当使用for语句循环(迭代)pandas.DataFrame时,简单的使用for语句便可以取得返回列名,因此使用重复使用for方法,便可以获取每行的值。 以下面的pandas.DataFrame为例。 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'age': [24, 42], 'state': ['NY', 'CA'], 'point':...