head方法默认返回前五行数据,但我们可以传入参数来指定输出的行数。 # 输出第一行first_row=df.head(1)print(first_row) 1. 2. 3. 输出结果将会是: 水果 价格 0 苹果 3.5 1. 2. 以上两种方法都可以有效地输出DataFrame的第一行数据,可以根据具体需求选择使用。 使用例子分析数据 当你具备一定的数据分析能力...
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...
1. 使用iterrows()方法遍历DataFrame: 这种方法使用迭代器来遍历DataFrame的每一行,返回索引和行数据。可以通过迭代器来访问每个元素。示例代码如下: ` for index, row in df.iterrows(): # 访问每一行的数据 print(index, row['列名']) ` 这种方法适用于小型DataFrame,但对于大型DataFrame来说,性能可能会较低。
print(row['c1'], row['c2']) 我发现了一个类似的问题,建议使用以下任何一种: for date, row in df.T.iteritems(): for row in df.iterrows(): 但我不明白row对象是什么以及如何使用它。 是一个产生索引和行(作为一个系列)的生成器: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'c1': [10, 11,...
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 ...
# 遍历DataFrame的每一行 for index, row in df.iterrows(): print(f'Row index: {index}') print(f'Row data: {row}') print() # 打印一个空行以分隔不同的行数据 这段代码将输出DataFrame中每一行的索引和数据。输出示例如下: text Row index: 0 Row data: A 1 B 4 C 7 Name: 0, dtype:...
print(df.info()) # 显示列名、非空值数量、数据类型等信息 5.选择列：column = df['Name'] # 选择 'Name' 列 6.选择行：row = df.loc[0] # 选择第一行 7.过滤行：filtered_df = df[df['Age'] > 28] # 选择年龄大于28的行 8.对 DataFrame 进行排序：sorted_df = df.sort_values(by='...
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...
1、 df=DataFrame([{‘A’:’11’,’B’:’12’},{‘A’:’111’,’B’:’121’},{‘A’:’1111’,’B’:’1211’}])print df.columns.size#列数 2 print df.iloc[:,0].size#行数 3 print df.ix[[0]].index.values…