1. 引言:DataFrame和列遍历的重要性 DataFrame是Pandas中用于处理表格数据的主要数据结构,每列可以包含不同类型的数据(整数、浮点数、字符串等)。遍历DataFrame的列是进行数据分析和转换的常见操作,能够帮助我们快速访问和处理数据。 2. 准备工作:安装和导入Pandas库 在使用Pandas操作DataFrame之前,需要确保已经安装了Panda...
方法#1:使用DataFrame.iteritems(): Dataframe类提供了一个成员函数iteritems(),该函数提供了一个迭代器,该迭代器可用于迭代数据帧的所有列。对于Dataframe中的每一列,它将返回一个迭代器到包含列名称及其内容为序列的元组。 代码: import pandasaspd # List of Tuples students= [('Ankit',22,'A'), ('Swap...
然后,我们使用apply()函数将这个操作应用到DataFrame的每一行上,并将结果存储在新列Sum中。 总结来说,Pandas提供了多种遍历DataFrame的方法,你可以根据具体需求选择合适的方法。.iterrows()和.iteritems()是两种直接遍历的方法,而apply()函数则提供了一种更灵活和强大的遍历方式。
# importing pandas as pdimport pandas as pd# 列表字典dict = {'name':["aparna", "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.i...
在Pandas Dataframe 中,我们可以通过两种方式迭代元素: 遍历行 遍历列 遍历行: 为了迭代行,我们可以使用三个函数 iteritems()、iterrows()、itertuples()。这三个函数将有助于对行进行迭代。 使用iterrows() 对行进行迭代 为了迭代行,我们应用了 iterrows() 函数,该函数返回每个索引值以及包含每行数据的序列。
pip install pandas 1. 然后,在Python脚本或交互式环境中导入Pandas: import pandas as pd 1. 遍历DataFrame列的基本方法 3.1 使用列名遍历 最简单的方法是通过列名遍历DataFrame的列。可以使用DataFrame.columns属性获取所有列名,然后逐个访问列: import pandas as pd ...
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) ...
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', None) pd.set_option('display.width', None) df.drop("id",axis=1,inplace=True) ...
官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.itertuples.html 1. 无任何参数 importpandasaspd data=pd.read_excel("data.xlsx")forrowindata.itertuples():print("row:",row,"\n")#row: Pandas(Index=0, 序号=1, 分割字符='1&1&1', 固定宽度='111')pr...