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如何利用pandas工具输出每行的索引值、及其对应的行数据

作者：一个处女座的程序猿　　发布时间：2022-02-03 04:11:23　

标签：pandas,输出,索引值,行数据

下面给大家介绍如何利用pandas工具输出每行的索引值、及其对应的行数据，先给大家展示下输出结果，感兴趣的朋友可以参考具体实例代码。

输出结果

name      object
ID        object
age       object
sex       object
hobbey    object
dtype: object
   name    ID  age   sex hobbey
0   Bob     1  NaN     男    打篮球
1  LiSa     2   28     女   打羽毛球
2  Mary         38     女   打乒乓球
3  Alan  None       None      
-----------------------------------------
0 ['Bob', 1, nan, '男', '打篮球']
1 ['LiSa', 2, 28, '女', '打羽毛球']
2 ['Mary', ' ', 38, '女', '打乒乓球']
3 ['Alan', None, '', None, ''] 

实现代码


import pandas as pd
import numpy as np

contents={"name": ['Bob',    'LiSa',           'Mary',            'Alan'],
    "ID":  [1,       2,             ' ',             None],  # 输出 NaN
    "age": [np.nan,    28,              38 ,             '' ],  # 输出
#      "born": [pd.NaT,   pd.Timestamp("1990-01-01"), pd.Timestamp("1980-01-01"),    ''], # 输出 NaT
    "sex": ['男',     '女',            '女',            None,],  # 输出 None
    "hobbey":['打篮球',   '打羽毛球',          '打乒乓球',          '',],  # 输出
    }
data_frame = pd.DataFrame(contents)
data_frame.to_excel("data_Frame.xls")
print(data_frame.dtypes)
print(data_frame)
print('-----------------------------------------')
data_frame_temp=data_frame.copy()

# Py之pandas：利用pandas工具输出每行的索引值、及其对应的行数据
for index, row in data_frame.iterrows():  
 row_lists=list(row)
 print(index,row_lists)

来源：https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/115019001

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