pandas按行按列遍歷Dataframe的幾種方式
更新時間：2019年10月23日 15:13:03 作者：K.I.O
這篇文章主要介紹了pandas按行按列遍歷Dataframe的幾種方式，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
遍歷數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)
import pandas as pd
inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11, 'c2':110}, {'c1':12, 'c2':123}]
df = pd.DataFrame(inp)
print(df)
按行遍歷iterrows():
for index, row in df.iterrows(): print(index) # 輸出每行的索引值
row[‘name']
# 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():
getattr(row, ‘name')
for row in df.itertuples(): print(getattr(row, 'c1'), getattr(row, 'c2')) # 輸出每一行
按列遍歷iteritems():
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
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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