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怎么在python中实现按行遍历Dataframe

怎么在python中实现按行遍历Dataframe?相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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Python的优点有哪些

1、简单易用,与C/C++、Java、C# 等传统语言相比,Python对代码格式的要求没有那么严格;2、Python属于开源的,所有人都可以看到源代码,并且可以被移植在许多平台上使用;3、Python面向对象,能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程;4、Python是一种解释性语言,Python写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序;5、Python功能强大,拥有的模块众多,基本能够实现所有的常见功能。

1、iterrows()方法

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。

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

2、itertuples()方法

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。

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

3、iteritems()方法

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。

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])

看完上述内容,你们掌握怎么在python中实现按行遍历Dataframe的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注创新互联行业资讯频道,感谢各位的阅读!


本文名称:怎么在python中实现按行遍历Dataframe
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