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創(chuàng)新互聯(lián)Python教程:python中如何按行遍歷Dataframe

在python的DataFrame中,因?yàn)閿?shù)據(jù)中可以有多個(gè)行和列。而且每行代表一個(gè)數(shù)據(jù)樣本,我們可以將DataFrame看作數(shù)據(jù)表,那你知道如何按照數(shù)據(jù)表中的行遍歷嗎?本文介紹python中按行遍歷Dataframe的三種方法:1、iterrows()方法;2、itertuples()方法;3、iteritems()方法。

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1、iterrows()方法

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(jìn)行訪問。

for index, row in df.iterrows():
    print row["c1"], row["c2"]

2、itertuples()方法

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(jìn)行訪問,比iterrows()效率高。

for row in df.itertuples(index=True, name='Pandas'):
    print getattr(row, "c1"), getattr(row, "c2")

3、iteritems()方法

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(jìn)行訪問。

for date, row in df.iteritems():
    print(date)
for date, row in df.iteritems():
    print(row)
for date, row in df.iteritems():
    print(row[0], row[1], row[2])

以上就是python中按行遍歷Dataframe的三種方法,大家可以根據(jù)自己的需求選擇合適的方法喲~更多python學(xué)習(xí)推薦:python教程。

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