for index, row in df.iterrows(): df.at[index, 'point'] += row['age'] print(df) # age state point # Alice 24 NY 88 # Bob 42 CA 134 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 请注意,上面的示例使用at[]只是一个示例,在许多情况下,有必要使用for循环来更新元素或基于现有列添加新列,for循环的编写...
for row in df.rows: print(row['c1'], row['c2']) 1. 2. 方法一:iterrows(),将DataFrame迭代为(insex, Series)对,效率低,不推荐 返回行Series,100W行数据:1分钟12s,时间花费在类型检查 这个函数同时返回 索引和行对象的生成器可以直接进行遍历 for index, row in df.iterrows(): print(index, row[...
df1 = df for i in range(len(df)): if df.iloc[i]['test'] != 1: df1.iloc[i]['test'] = 0 下标循环是通过循环一个下标数列,通过iloc去不断get数据,这个方法是新手最常用的但也是最慢的,在测试例子中大概需要21.9s。 方法2:Iterrows循环(速度等级: ) i = 0 for ind, row in df.iterrows...
陷阱:习惯性地使用 for 循环(如 for index, row in df.iterrows():)来处理 DataFrame 的每一行或 Series 的每一个元素,进行计算、判断或赋值。 问题:Python 的解释型循环效率远低于 Pandas/NumPy 在 C/Fortran 层实现的向量化操作。数据集越大,性能差距越显著。 错误示例: 复制 import pandas as pd import ...
print(df) # 循环遍历'name'列的所有行数据 for index, row in df.iterrows(): # row是一个Series对象,代表当前行的数据 # 可以通过列名访问特定列的值 name = row['name'] print(f"行号: {index}, 姓名: {name}") # 或者,更直接地只遍历'name'列 ...
(row)# 输出每一行 print(row['age'], row['bp']) # 输出每一行指定的字段 # 按行遍历第二种方法(中文字段名或特殊符号可能会识别不出) for row in df.itertuples(): print(row)# 输出每一行 print(getattr(row, 'age'), getattr(row, 'bp')) # 输出每一行指定的字段 # 按列遍历 for index...
row_operator = df_operator.iloc[1] column_operator = df_operator['two'] df_operator.sub(row_operator,axis='columns')#相减 #多层索引,多层索引指定,需要按行处理,axis=0,level指定索引 dfmi_operator = df_operator.copy() dfmi_operator.index = pd.MultiIndex.from_tuples([(1,'a'),(1,'b'...
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 col_name, col_data in df.iteritems(): print('列名:', col_name) print('数据:') print(col_data) print() ``` 3.3 使用iterrows()方法遍历行和列 虽然`iterrows()`主要用于遍历行,但结合索引可以实现对列的遍历: ```python for index, row in df.iterrows(): ...
for index, row in df.iterrows(): print('索引:', index) for col_name, cell_value in row.items(): print(f'列名: {col_name}, 值: {cell_value}') print() ``` 4. 示例:实际应用场景中的DataFrame列遍历 以下示例演示如何在DataFrame中计算每列的平均值,并输出结果: ...