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在pandas DataFrame上循环/迭代

在pandas DataFrame上循环/迭代是指遍历DataFrame中的每一行或每一列来执行特定的操作。在这个过程中,可以使用循环语句或者使用内置的迭代函数来实现。

循环/迭代DataFrame的每一行: 要在DataFrame上循环每一行,可以使用iterrows()函数。iterrows()函数返回一个迭代器,可以遍历DataFrame的每一行,并且对每一行进行操作。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [28, 32, 25],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}

df = pd.DataFrame(data)

# 循环每一行并打印
for index, row in df.iterrows():
    print(row['Name'], row['Age'], row['City'])

输出结果:

代码语言:txt
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Tom 28 New York
Nick 32 Paris
John 25 London

循环/迭代DataFrame的每一列: 要在DataFrame上循环每一列,可以使用iteritems()函数。iteritems()函数返回一个迭代器,可以遍历DataFrame的每一列,并且对每一列进行操作。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [28, 32, 25],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}

df = pd.DataFrame(data)

# 循环每一列并打印
for column, values in df.iteritems():
    print(column)
    print(values)

输出结果:

代码语言:txt
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Name
0    Tom
1   Nick
2   John
Name: Name, dtype: object
Age
0    28
1    32
2    25
Name: Age, dtype: int64
City
0    New York
1       Paris
2      London
Name: City, dtype: object

总结: 通过使用iterrows()函数可以在DataFrame上循环每一行,而使用iteritems()函数可以在DataFrame上循环每一列。这些方法可以让我们在处理DataFrame时进行自定义的操作,如计算、过滤、转换等。

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