pandas按行按列遍歷Dataframe的三種方式小結
更新時間：2023年11月10日 15:42:30 作者：劍圣土豆
本文主要介紹了pandas按行按列遍歷Dataframe,主要介紹了三種方法,具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下
遍歷數據有以下三種方法：
簡單對上面三種方法進行說明：
- iterrows(): 按行遍歷，將DataFrame的每一行迭代為(index, Series)對，可以通過row[name]對元素進行訪問。
- itertuples(): 按行遍歷，將DataFrame的每一行迭代為元祖，可以通過getattr(row, ‘name’)對元素進行訪問，比iterrows()效率高。
- iteritems():按列遍歷，將DataFrame的每一列迭代為(列名, Series)對，可以通過row[index]對元素進行訪問。
示例數據
import pandas as pd
inp = [{'c1':100, 'c2':20}, {'c1':90, 'c2':403}, {'c1':503, 'c2':3}]
df = pd.DataFrame(inp)
print(df)
標題按行遍歷iterrows():
for index, row in df.iterrows():
print(index) # 輸出每行的索引值
可用row[‘name’]作為索引
# 對于每一行，通過列名name訪問對應的元素
for row in df.iterrows():
print(row['c1'], row['c2']) # 輸出每一行
按行遍歷itertuples():
可以用getattr(row, ‘name’)作為索引（注意row[‘name’]會報錯）
for row in df.itertuples():
print(getattr(row, 'c1'), getattr(row, 'c2')) # 輸出每一行
按列遍歷iteritems():
注意這是按列讀取遍歷
for index, row in df.iteritems():
print(index) # 輸出列名
for row in df.iteritems():
print(row[0], row[1], row[2]) # 輸出各列到此這篇關于pandas按行按列遍歷Dataframe的三種方式小結的文章就介紹到這了,更多相關pandas按行按列遍歷內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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