通过以上步骤,你可以轻松地在Python中使用pandas库按行遍历DataFrame对象,并对每一行的数据进行处理。
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。for row in df.itertuples(index=True, name='Pandas'): print getattr(row, "c1"), getattr(row, "c2") 3、iteritems()方法 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...
"pankaj", "sudhir", "Geeku"],'degree': ["MBA", "BCA", "M.Tech", "MBA"],'score':[90, 40, 80, 98]}# 从字典创建数据框df = pd.DataFrame(dict)# 使用 iterrows() 函数遍历行for i, j in df.iterrows():print(i, j)print() ...
int第1行str仅包含,第2行仅包含。 第1行和第2行 df1.sort_values(by=2,axis=1) 1. 按row2排序数据框 Pandas.DataFrame.sort_index DataFrame.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, ignore_index=False, key=N...
Python实现dataframe遍历行和列 实现代码: import pandasas pd df = pd.read_csv("G:\数据杂坛\datasets\kidney_disease.csv") df=pd.DataFrame(df) pd.set_option('display.max_rows', None) pd.set_option('display.width', None) df.drop("id",axis=1,inplace=True) ...
实现功能: Python实现dataframe遍历行和列 实现代码: import pandas as pd df = pd.read_csv("G:\数据杂坛\datasets\kidney_disease.csv") df=pd.DataFrame(df) pd.set_option('display.max_rows…
itertuples(): 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...
我们可以遍历列名并选择所需的列。 代码: import pandasaspd # List of Tuples students= [('Ankit',22,'A'), ('Swapnil',22,'B'), ('Priya',22,'B'), ('Shivangi',22,'B'), ] # Create a DataFrameobjectstu_df= pd.DataFrame(students, columns =['Name','Age','Section'], ...
对Python中DataFrame按照行遍历的方法 在做分类模型时候,需要在DataFrame中按照行获取数据以便于进行训练和测试。 import pandas as pd dict=[ [1,2,3,4,5,6], [2,3,4,5,6,7], [3,4,5,6,7,8], [4,5,6,7,8,9], [5,6,7,8,9,10]]data=pd.DataFrame(dict)print(data)forindexsindata....