pandas 遍历Dataframe

最新推荐文章于 2025-04-07 21:15:10 发布

沁心之贝

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分类专栏： Python pandas 文章标签： pandas python

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本文介绍了Pandas中用于遍历DataFrame的三种方法：iterrows()、itertuples()和iteritems()。通过示例展示了如何按行和按列访问数据，强调了效率和使用场景。对于大型数据集，itertuples()比iterrows()更高效。

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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。

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)

按行遍历iterrows():

    import pandas as pd

    inp = [{'c1': 10, 'c2': 100}, {'c1': 11, 'c2': 110}, {'c1': 12, 'c2': 123}]
    df = pd.DataFrame(inp)
    for index, row in df.iterrows():
        print(index,row['c1'], row['c2'])  # 输出每一行
    pass

0 10 100
1 11 110
2 12 123

按行遍历itertuples():

    import pandas as pd

    inp = [{'c1': 10, 'c2': 100}, {'c1': 11, 'c2': 110}, {'c1': 12, 'c2': 123}]
    df = pd.DataFrame(inp)
    for row in df.itertuples():
        print(getattr(row, 'c1'), getattr(row, 'c2')) # 输出每一行

按列遍历iteritems():

    import pandas as pd

    inp = [{'c1': 10, 'c2': 100}, {'c1': 11, 'c2': 110}, {'c1': 12, 'c2': 123}]
    df = pd.DataFrame(inp)
    for index, row in df.iteritems():
        print(index)  # 输出列名
        print(row[0], row[1], row[2])  # 输出各列