pandas 遍历行和列

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#python

遍历行

  1. iterrows
for i,r in df_train.iterrows():
    print(r['company'])
  1. itertuples（速度快）
for r in df_train.itertuples():
    print(getattr(r, "company"))
    break

遍历列

  1. iteritems
for i, r in df_train.iteritems():
    print(i, r)
029—pandas 遍历行非向量化修改数据
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以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
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Pandas | 遍历行、遍历列
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前言 在对DataFrame数据进行处理时，存在需要对数据内容进行遍历的场景。因此记录一下按照行，列遍历的几种方式。 一、按行遍历 1. 使用loc或iloc方法 loc：表示location，填写内容为行的值或者列表，若填写内容为值，则返回对应行的内容（Series类型）；若填写内容为列表，则返回对应行的内容（DataFrame类型） iloc：表示integer+location，填写内容为行的索引（int类型）或者列表，返回内容与loc相同。 因此若需要按照行进行遍历时， 先可以使用inde
pandas逐行/列 遍历Dataframe的三种方式
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———————————————— 版权声明：本文为优快云博主「K.I.O」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_29675423/article/details/87972498 ———————————————— 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
pandas 遍历的方式增加列数据-亚马逊前台产品数据
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读取原始数据 1.读取第一行数据 2.读取指定的行列 3. 按照列名称读取 4.遍历增加数据 5.将亚马逊的大类产品数提取出来。 数据结构为： 提取大类名称和小类名称和对应的排名数据： def mongo_rank(asin,table): table_name=db[table] # 数据库链接 one_data =table_name.find_one({'asin':asin},{'_id':0,'ranks':1}) # 获取对应的数据 return on
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在pandas中遍历DataFrame行的实现方法
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有如下 Pandas DataFrame： ...现在需要遍历上面DataFrame的行。对于每一行，都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。也就是说，需要类似如下的功能： for row in df.rows: print row['c1
python使用pandas遍历输出每一列
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示例代码如下： import pandas as pd #DateFrame中，index为行索引，columns为列索引 pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) data1 = [[1,2,3],[11,22,33],[22,33,44]] index1 = ['b1','b2','b3'] columns1 = ['text','t1','t2'] df = pd.DataFrame(data=data1,index=index1,
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其中，iterrows方法返回一个迭代器，可以逐行遍历DataFrame，返回每一行数据的索引和值。总的来说，对于大型的 Pandas DataFrame，应该尽量避免使用循环遍历，而是使用 Pandas 内置的方法，如 apply() 和 applymap() 等。applymap() 方法可以应用一个函数到 DataFrame 中的每一个元素，返回一个新的 DataFrame。apply() 方法可以应用一个函数到 DataFrame 中的每一个元素，返回一个新的 DataFrame。
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在选择遍历方法时，要根据具体需求和性能考虑进行选择。的每个元素应用一个函数，通常用于元素级别的操作。对于元素级别的操作，根据情况选择。的每一行作为一个命名元组进行迭代，相比于。的列进行迭代，将每一列作为一个。，它通常更快，因为元组的访问比。的元素及其索引，可以将。
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对于 pandas.DataFrame 有以下三种遍历方法 iterrows(): 按行遍历，将 DataFrame 的每一行迭代为 (index, data) 对，可以通过data[column_name] 和 data.column_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data[ 列号数值 ] 和 data.column_name对元素进行访问 iteritems():按列遍历，将 DataFrame 的每一列迭代为.
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遍历数据有以下三种方法：简单对上面三种方法进行说明： 标题按行遍历iterrows(): 可用row[‘name’]作为索引 按行遍历itertuples(): 可以用getattr(row, ‘name’)作为索引（注意row[‘name’]会报错） 按列遍历iteritems(): 注意这是按列读取遍历
python如何遍历一个dataframe的第指定列
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**使用 `apply()` 方法**：可以对列数据进行更复杂的操作，通过定义不同的函数来实现不同的功能，但在简单遍历场景下略显繁琐，但是如果在要在遍历的过程中，实现更加复杂的功能，可以使用apply()。- **使用 `itertuples()` 方法**：性能比 `iterrows()` 好，因为它返回的是 `namedtuple` 对象，内存占用少，迭代速度快。- **使用 `for` 循环遍历 `Series`**：代码简洁，适用于简单的遍历操作，性能相对较好。也可以通过索引访问，索引从。
pandas 遍历每行每列
04-30
Pandas是一个广泛使用的Python数据分析库，可以处理具有结构性数据(如表格数据)的大型数据集。要遍历每行和每列，可以使用Pandas的迭代器。迭代器是一种对象，它允许您遍历序列数据。Pandas的DataFrames和Series对象都有内置的迭代器，可以用来遍历行和列。 要使用Pandas的迭代器遍历每行和每列，可以使用iterrows()和itertuples()方法。iterrows()方法以行的形式返回DataFrame，每行都是一个元组，在元组中，第一个元素是索引，第二个元素是Series对象，其中包含了每一列的值。itertuples()方法也按行返回DataFrame，但是返回的是命名元组，其中包含原始DataFrame的每个索引和每个列。 例如，以下代码演示如何使用iterrows()方法遍历每行： for index, row in df.iterrows(): # 在这里添加行迭代代码 在此示例中，df是一个Pandas DataFrame对象。在循环中，iterrows()方法返回每一行的索引和Series对象。您可以在循环中自定义代码以对每个行执行自定义操作。 以下代码演示如何使用itertuples()方法遍历每行： for row in df.itertuples(): # 在这里添加行迭代代码 在此示例中，itertuples()方法返回命名元组，其中包含DataFrame中的每行数据。就像iterrows()方法一样，您可以编写自定义代码块来在循环中对每个行进行操作。 要遍历每列，可以使用Pandas的iteritems()方法。此方法返回元组，第一个元素是列名，第二个元素是包含该列数据的Series对象。例如： for column_name, column_data in df.iteritems(): # 在这里添加列迭代代码 在此示例中，iteritems()方法返回一个元组，其中包含列名和列数据对象。您可以为每个列编写自定义代码块以执行操作。以上就是使用Pandas迭代器遍历每行和每列的方法。
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