pandas-按行按列遍历 dataframe

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1 三种用法

遍历数据有以下三种方法：

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。

2 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)

3 按行遍历

3.1 按行遍历 iterrows()

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

通过列名访问

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

3.2 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

4 按列遍历iteritems()

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

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