Python数据分析实战-依次遍历DataFrame(Excel文件)每一条记录(行)(附源码和实现效果)

前面我介绍了1、可视化的一些方法;2、机器学习在预测方面的应用;3、图像识别的系列文章;4、文本分析相关的案例研究(具体见之前的文章)。

本期我将继续做关于数据分析类实战系列文章,列举一些在平时数据处理中经常遇到的一些小问题,提供一个解决方案,让读者慢慢理解python数据分析的原理和方法,每一篇文章从实现功能、实现代码、实现效果三个方面进行展示。

实现功能:

依次遍历DataFrame(Excel文件)每一条记录(行)

实现代码:

# 在pandas中遍历DataFrame行
import pandas as pd
inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]
df = pd.DataFrame(inp)
print(df)

for row in df.itertuples():
    print(row)
    print(getattr(row, "Index"),getattr(row, "c1"), getattr(row, "c2"))

实现效果:

Python数据分析实战-依次遍历DataFrame(Excel文件)每一条记录(行)(附源码和实现效果)_第1张图片

本人读研期间发表5篇SCI数据挖掘相关论文,现在在某研究院从事数据挖掘相关科研工作,对数据挖掘有一定的认知和理解,会不定期分享一些关于python机器学习、深度学习、数据挖掘基础知识与案例。

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