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pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

作者：K.I.O　　发布时间：2023-07-04 15:36:05　

标签：pandas,遍历,Dataframe

遍历数据有以下三种方法：

pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

简单对上面三种方法进行说明：

  • iterrows(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对，可以通过row[name]对元素进行访问。

  • 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()效率高。

  • iteritems():按列遍历，将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。

示例数据


import pandas as pd

inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11, 'c2':110}, {'c1':12, 'c2':123}]
df = pd.DataFrame(inp)

print(df)

pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

按行遍历iterrows():


for index, row in df.iterrows():
print(index) # 输出每行的索引值

pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

row[‘name']


# 对于每一行，通过列名name访问对应的元素
for row in df.iterrows():
print(row['c1'], row['c2']) # 输出每一行

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按行遍历itertuples():

getattr(row, ‘name')


for row in df.itertuples():
print(getattr(row, 'c1'), getattr(row, 'c2')) # 输出每一行

pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

按列遍历iteritems():


for index, row in df.iteritems():
print(index) # 输出列名

pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式


for row in df.iteritems():
print(row[0], row[1], row[2]) # 输出各列

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来源：https://blog.csdn.net/sinat_29675423/article/details/87972498

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