apply(process_row, axis=1) print(df) 2.2 使用iterrows或itertuples 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'
依次遍历DataFrame(Excel文件)每一条记录(行) 实现代码: #在pandas中遍历DataFrame行import pandas as pdinp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]df = pd.DataFrame(inp)print(df)for row in df.itertuples(): print(row) print(getattr(row, "Index"),get...
print(df.loc[:,df.isnull().all()]) # 输出全为空值的列 1. 2. 3. 在构造的表格中,结果如下。Age和Job两列存在空值。因为不存在全为空的列,所以输出empty dataframe。 1.2 关于行(index) 用df.isnull().T将表格进行转置就可以得到类似的空值查询,这里就不再赘述。 # df是表格名 print(df.isnull...
data_dict=df.to_dict(orient='records')forrowindata_dict:print(row) 1. 2. 3. 在上述代码中,我们使用to_dict()函数将DataFrame转换为字典,并指定orient='records'参数来表示将每行数据作为一个字典返回。然后,我们可以直接迭代每行数据,并输出它们。 示例 为了更好地说明输出每行数据的方法,我们将使用一...
df['info'] = df.apply(process_row, axis=1) print(df) ``` 注意事项: - `apply()`方法将一个函数应用于每行(`axis=1`)或每列(`axis=0`)。 - 这种方法适用于需要将结果存储到新的列或DataFrame中的场景。 5. 实际应用中的技巧 5.1 条件判断与处理 ...
len()函数是Python的内置函数,可以直接用于获取DataFrame的行数。 python import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']} df = pd.DataFrame(data) # 使用len()函数获取DataFrame的行数 row_count = len(df) print(...
4. 使用iterrows(方法遍历每一行数据:DataFrame的iterrows(方法可以遍历DataFrame的每一行数据,返回一个包含索引和行数据的元组。 ```python # 使用iterrows(方法遍历每一行数据 for index, row in df.iterrows(: print(row) #输出结果: # Name Tom # Age 28 # Country US # Name: 0, dtype: object # Name...
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...
df['info'] = df.apply(process_row, axis=1) print(df) ``` 注意事项: - `apply()`方法将一个函数应用于每行(`axis=1`)或每列(`axis=0`)。 - 这种方法适用于需要将结果存储到新的列或DataFrame中的场景。 5. 实际应用中的技巧 5.1 条件判断与处理 ...