在pandas中使用iterrows进行迭代时划分行
在pandas中，使用iterrows方法可以对DataFrame进行迭代，并按行划分数据。
iterrows方法返回一个迭代器，可以遍历DataFrame的每一行。每次迭代返回一个包含行索引和行数据的元组。可以通过解包元组的方式获取行索引和行数据。
使用iterrows方法的示例代码如下：
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用iterrows进行迭代
for index, row in df.iterrows():
print('Index:', index)
print('Row:', row)
print('---')输出结果如下：
Index: 0
Row: Name Alice
Age 25
City New York
Name: 0, dtype: object
---
Index: 1
Row: Name Bob
Age 30
City London
Name: 1, dtype: object
---
Index: 2
Row: Name Charlie
Age 35
City Paris
Name: 2, dtype: object
---在迭代过程中，可以根据需要对行数据进行处理或使用。需要注意的是，iterrows方法在处理大型数据集时可能会比较慢，因为它是基于Python的迭代器实现的。
对于划分行的应用场景，iterrows方法可以用于对每一行进行逐行处理，例如数据清洗、特征工程等操作。同时，也可以结合其他pandas的方法和函数进行更复杂的数据处理和分析。
腾讯云提供的与pandas相关的产品和服务包括云服务器、云数据库、云存储等，可以根据具体需求选择适合的产品。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站的相关文档和页面。
相关·内容
2回答
你能给我解释一下这两者的区别吗：
#1
for index, row in df.iterrows():
#2
for x in df['city']:
在尝试访问pandas中的数据时，我是否应该始终使用或for index, row in df.iterrows():：
for index, row in df.iterrows():
for x in df['city']:
或者在某些情况下，像第二个示例中那样指定列名就足够了吗？
谢谢
浏览 24提问于2020-05-23得票数 0
如何在Python pandas df.itterows()的迭代过程中检查最后一行？
我的代码：
for index, row in df.iterrows():
... # I want to check last row in df iterrows(). somelike row[0].tail(1)
浏览 2提问于2017-05-15得票数 7
回答已采纳
1回答
我想绕着系列索引旅行。
In [44]: type(ed1)
Out[44]: pandas.core.series.Series
In [43]: for _, row in ed1.iterrows():
...: print(row.name)
我得到了这个错误：
AttributeError: 'Series' object has no attribute 'iterrows'
series有像iterrows这样的方法吗？
浏览 0提问于2018-05-10得票数 16
回答已采纳
我尝试在pandas数据框中添加一个新列。当我想通过使用iterrows()函数来更新时，"rows"epic_week“= epic_week”不起作用。 date_counter = 5
pre_date = df.Date[0]
epic_week = 9
df["epic_week"] = 0
for index, rows in df.iterrows():
if rows["Date"] != pre_date:
date_counter += 1
pre_date = rows["D
浏览 14提问于2020-09-18得票数 0
2回答
我有两个不同的数据帧，我正在尝试比较。因此，我的第一个数据帧有10行，第二个有2000行。我尝试做的是将我的第一个df中的第一行与另一个df中的全部2,000行进行比较。然后对我的第一个df中的下一行执行相同的操作。
这是我目前拥有的代码。它在前2,000中工作得很好，然后当我应该递增时，它崩溃了。
i = 1
j = 1
for u in userFrame.iterrows():
for d in dbFrame.iterrows():
if userFrame['tag'][i] == dbFrame['tag1'][j]:
浏览 0提问于2016-02-12得票数 2
1回答
我想知道是否有可能将dask对象转换为生成器。具体地说，是否可以使用dask数据帧复制以下pandas-based生成器，将每个分区转换为生成器：
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
df = pd.DataFrame(range(10), columns=['a'])
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=3)
def gen_pandas(df):
# this is a sample function, its content is not
# important as l
浏览 7提问于2021-07-09得票数 1
我试着运行以下代码：
import pandas
data = pandas.read_csv("data.csv")
for row in data.iterrows():
print(row["column_title"])
我一直得到一个TypeError：
File "main.py", line 4, in <module>
print(row["column_title_1"])
TypeError: tuple indices must be integers or slices, not
浏览 9提问于2022-05-30得票数 0
回答已采纳
我正在尝试遍历几个SQL查询，并将这些查询的结果附加到一个数据框或字典中，关键字是SQL查询 我能够从这些SQL查询中检索结果。 from pandas import DataFrame
for index, row in df.iterrows():
cur.execute(row["SQL_Query"])
print(cur.fetchall()) 输出： (datetime.date(2019，4，8)，datetime.date(2019，4，1)) (2 ) ('6'，2)，('7'，2) (13，2) 但是，当
浏览 7提问于2019-04-18得票数 0
回答已采纳
我有两个数据帧df1有3列cust_id，名字df2有1列cust_id
对于df2中的每一行，我想从df1中提取数据并附加到df3中，df3有3列cust_id、name、姓氏
我试过这个
for i,r in df2.iterrows():
data = df1[df1[cust_id]==r]
pandas.concat(data,df3)
上面的内容给了我一个错误:第一个参数必须是可迭代的熊猫对象，您传递了一个类型为"DataFrame“的对象。
我试过其他的
for i,r in df2.iterrows():
data = df1[df1[
浏览 8提问于2020-08-06得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用pandas DataFrame创建一个字典。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ["p1","p1","p2","p2","p2"],
'val': [0, 1, np.nan, 1, 0] })
我想创建一个字典，其中name列为key，val列为values。值将是一个列表。我使用的是for loop，因为DataFrame只有100行。
mydict = dict
浏览 2提问于2022-02-06得票数 0
回答已采纳
我正在使用iterrows()来遍历数据帧。使用for循环和嵌套的if语句，我能够识别出我想要更改的单元格。我使用了一条print语句来验证我是否能够更改数据，但是当我打印出数据帧时，信息没有改变。我能够在较小的数据框架上做到这一点。有什么想法吗？
我原来的代码是这样的：
data.loc[(data.ID.isin([10,45])) & (data.source.notnull()), 'ID'] = 50
但我需要添加以下内容：
data.loc[(data.ID.isin([23,45])) & (data.source.notnull()), '
浏览 1提问于2019-04-05得票数 1
回答已采纳
这里有一个python脚本：
import pyodbc
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
import csv
df = pd.read_sql("""script_generator""", conn)
for count, row in df.iterrows():
row.to_csv('generatedfile{}.sql'.format(count), index=False, index_label=False, quot
浏览 4提问于2020-11-13得票数 0
回答已采纳
2回答
我试图迭代包含一些DataFrame和一些浮动的int64s的行。iterrows()似乎正在将我的ints转化为浮点数，这破坏了我在下游想要做的一切：
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([[10000000000000001, 1.5], [10000000000000002, 2.5]], columns=['id', 'prc'])
>>> [id for id in df.id]
[10000000000000001, 100000000000
浏览 1提问于2016-01-12得票数 14
回答已采纳
如何遍历pandas Dataframe的每个单元？
喜欢
for every_cell in df.iterrows:
print(cell_value)
当然，打印并不是目标。应该在MongoDB中更新df的单元格值。
浏览 3提问于2020-12-11得票数 0
1回答
我想知道，当dataframe的索引是日期时，是否可以迭代它，并在不使用预设函数(如shift()、rolling()等)的情况下获得以前的索引？
import pandas as pd
import numpy as np
pd.core.common.is_list_like = pd.api.types.is_list_like
from pandas_datareader.data import DataReader
from datetime import datetime
f = DataReader('F', 'robinhood')
for
浏览 0提问于2018-09-21得票数 0
回答已采纳
如何在DataFrame中迭代行？出于某种原因，iterrows()返回的是元组，而不是Series。我也知道这不是一种使用Pandas的有效方法。
浏览 3提问于2016-09-05得票数 3
回答已采纳
我在熊猫中有一个df
将熊猫作为pd导入
import pandas as pd df = pd.DataFrame(['AA', 'BB', 'CC'], columns = ['value'])
我想在df中迭代行。对于每一行，我需要rows值和next rows值。
以下是所需的结果。
0 1 AA BB 1 2 BB CC
我已经使用itertools尝试了一个成对的()函数。
from itertools import tee, izip def pairwise(iterable): "s ->
浏览 2提问于2016-02-27得票数 1
我有一个CSV文件，里面有邮政编码(大约100)，我想把它们分别转换成纬度和经度到一个列表中
import postcodes_io_api
import pandas as pd
import numpy as np
import folium
df = pd.read_csv(r'C:\Users\example.csv', encoding = "ISO-8859-1")
for index, row in df.iterrows():
postcodes=(row['Postcode'])
api = postco
浏览 9提问于2020-05-20得票数 0
在Pandas中迭代数据帧中的行时，使用以下方法是否存在性能上的差异：
for index in df.index:
....
和：
for index, row in df.iterrows():
....
？哪一种是最好的？
浏览 9提问于2021-12-04得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个带有排序值的数据文件：
import numpy as np
import pandas as pd
sub_run = pd.DataFrame({'Runoff':[45,10,5,26,30,23,35], 'ind':[3, 10, 25,43,53,60,93]})
我想从在径流中的最高值 (45)开始，删除所有小于30 (10，5)的值，重新更新DataFrame，然后转到第二最高值 (35)：删除"ind“中差异小于30的指数，然后是第三最高值 (30)和下降26和23.我编写了以下代码：
pre_ind = []
for (i
浏览 5提问于2022-07-20得票数 3
回答已采纳
例如，我有一个包含100行的电子表格，并希望将每一行导出到一个名为.json的单独JSON文件中。
然而，我得到了这个错误，我不知道我可能做错了什么。
守则如下：
import pandas as pd
from pathlib import Path
from pandas import read_excel
root_location = Path("/fullpath/")
df = pd.read_excel("/fullpath/toexcelfile.xlsx")
rowNumber = 0
for index, row in df.iter
浏览 13提问于2021-10-10得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个数据帧，它在每个单元格中包含一个元组。
import pandas as pd
inp = [[(11,110), (12,120)],
[(13,130), (14,140), (15,150)]]
df = pd.DataFrame(inp)
for index, row in df.iterrows():
print(row)
我希望以行迭代的方式访问每个元素。如您所见，iterrows()以行的方式返回一系列元组，但不返回元组的单个值。例如，它给我(11,110) ... (15,150)。我想把它们分成一个整数。
期望的结果应该让我以行的方
浏览 6提问于2019-08-06得票数 0
回答已采纳
1回答
多处理循环
、、
我有一个脚本，可以循环处理熊猫的数据，并根据一些搜索和几何操作将地理信息系统数据输出到地质公园。当我使用for循环时，它可以工作，但是对于超过4k的记录，它需要一段时间。由于它是作为自己的函数构建的，它基于行迭代返回所需的内容，因此我尝试使用以下多进程运行它：
import pandas as pd, bwe_mapping
from multiprocessing import Pool
#Sample dataframe
bwes = [['id', 7216],['item_id', 3277841], ['Date',
浏览 1提问于2022-10-24得票数 0
回答已采纳
我正在使用df.iterrows()循环数据。我不想循环遍历所有行，而是设置每次访问的行数。首先我想访问前两行，然后是第三行到第六行，然后是剩下的行。有办法在行中循环吗？
以下是我所拥有的：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=list('ABCD'))
df['key1'] = 0
df.key1.iloc[0:3] = 1
df.key1.iloc[3:7] = 2
df.key1.iloc[7:] =
浏览 3提问于2017-06-12得票数 0
回答已采纳
1回答
如何使用计算过的列创建一个新的dataframe bigdf，该列迭代来自另一个df的每一行？我在新的dataframe bigdf中接收空行。
# Import pandas library
import pandas as pd
import numpy as np
# DataFrame
data = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Age'])
遍历每一行，计算每
浏览 1提问于2021-06-16得票数 0
回答已采纳
2回答
我有两个数据帧，如下所示： import pandas as pd
f1 = {'entity':['X','Y','Z'],'instrument':['A','B','C'],'Function':['Rates','FX','Rates'],'amt':[1,2,3]}
df1 = pd.DataFrame(data=f1)
f2 = {'entity':[&#
浏览 12提问于2020-10-25得票数 0
回答已采纳
1回答
我在Python3.5有下列熊猫Dataframe：
import pandas as pd
df = pd.Dataframe(...)
print(df)
哪种输出
string1 string2
'abcdefg...' 'abcSefg...'
'Iknowhow...' 'Eknowhow...'
'Thecatis...' 'Thekatis...'
...
我首先希望找到string1和string2之间的不匹配位置，并将其附加到Dataframe df中。我使用
浏览 4提问于2016-04-20得票数 0
回答已采纳
7回答
熊猫迭代有性能问题吗？
、、、
我注意到在使用熊猫的迭代时表现很差。
它是否特定于迭代，对于一定大小的数据(我正在处理的是2300万行)，是否应该避免这个函数？
on GitHub使我相信，它是在将dtype混合到dataframe中时引起的，但是下面的简单示例表明，即使使用一个dtype (float64)，它也存在。这在我的机器上需要36秒：
import pandas as pd
import numpy as np
import time
s1 = np.random.randn(2000000)
s2 = np.random.randn(2000000)
dfa = pd.DataFrame({'s1&
浏览 7提问于2014-07-21得票数 134
回答已采纳
1回答
我不是Python程序员，所以我在努力做下面的事情；
def py_model(df):
import pickle
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
filename = 'C:/aaaTENNIS-DATA/votingC.pkl'
loaded_model = pickle.load(open(filename,'rb'))
for index, row in df.iter
浏览 2提问于2022-01-14得票数 0
当我运行该代码时，它似乎遍历了整个dataframe两次，并且忽略了while条件。
import pandas as pd
a = 0
sales = [
{'account': 'Jones LLC', 'Jan': 150, 'Feb': 200, 'Mar': 140},
{'account': 'Alpha Co', 'Jan': 200, 'Feb': 210, 'Mar': 215
浏览 1提问于2019-08-28得票数 0
回答已采纳
在Pandas中，我需要删除与Levenshtein距离过近的条目。一个低效率的执行是：
i = 0
j = 0
for index, row in df.iterrows():
text1 = row['text']
for index2, row2 in df.iterrows():
text2 = row2['text']
lev_ratio = Levenshtein.ratio(text1, text2)
if j != i and lev_ratio > 0.9:
df.drop(ind
浏览 1提问于2018-05-01得票数 1
回答已采纳
3回答
如何在DataFrame中迭代数据，在进入下一列之前，我想遍历第一列中的所有数据。
使用下面的代码，我可以逐行迭代所有列的数据。
相反，我想在进入下一列之前迭代第一列中的所有数据。
import time
import pandas as pd
df = pd.read_csv('testDATA.csv')
for i, row in df.iterrows():
#print(row)
time.sleep(1)
for j, column in row.iteritems():
print(column)
浏览 7提问于2019-09-29得票数 3
回答已采纳
2回答
我有一个pandas.DataFrame，它看起来像这样：
Time(minutes) column2 column1
420 1 5
420 2 10
420 3 8
421 1 4
421 2 9
421 3 7
我知道如何使用iterrows()逐行迭代，但是有没有一种在列(
浏览 2提问于2018-02-25得票数 4
我希望在tkinter窗口每1秒更新一次大熊猫的数据。相反，显示窗口显示连续插入的数据，其中一行位于另一行下面。怎么改呢？
import time
import pandas as pd
from tkinter import Tk, Label
root = Tk()
df =pd.read_csv('ab.csv')
for i , row in df.iterrows():
time.sleep(1)
a = row[2],row[3],row[4]
print(a)
root.title('Generator')
浏览 1提问于2022-10-17得票数 1
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Create the dataframe
df = pd.DataFrame({
'Product': ['Umbrella', 'Matress', 'Badminton',
'Shuttle', 'Sofa', 'Football'],
'MRP': [1200, 1500, 1600, 352, 5000, 500],
浏览 124提问于2021-06-10得票数 0
2回答
为了比较I和i+1索引，我尝试对数据进行循环，如下所示：
d = {'col1': [1, 2,0,55,12,1, 3,1,56,13], 'col2': [3,4,44,34,46,2,3,43,35,47], 'col3': ['A','A','A','B','B','A','B','B','B','B'] }
df = pd.DataFrame(data=d)
df
for i
浏览 14提问于2021-12-15得票数 0
回答已采纳
1回答
我有以下熊猫数据框架：
PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 PC7
ind
NA06984 -0.0082 -0.0594 -0.0148 -0.0569 -0.1128 -0.0276 -0.0217
NA06986 -0.0131 -0.0659 -0.0426 0.0654 0.0473 0.0603 -0.0454
NA06989 -0.0073 -0
浏览 0提问于2016-09-26得票数 2
回答已采纳
在这件事上真的很艰难。假设我有两个数据帧，一个包含水果，另一个包含水果糖果类型。每个数据帧中都有许多其他数据。所以它看起来像这样：
fruit:
fruitId fruitName
0 1 banana
1 2 orange
2 3 apple
3 4 pear
4 5 lemon
candy:
candyId candyName fruitId
0 1 Orange Julius null
1 2 Bananarama
浏览 15提问于2020-08-03得票数 0
1回答
我有一个熊猫数据文件，我把它传递给Django HTML。我想在使用Django的模板过滤器'slice‘打印数据时对它进行子集。Slice适用于list和django的对象QuerySet，但是当与熊猫的dataframe一起使用时，它却不起作用。我想知道为什么和如何能做到这一点。
示例:我在下面的示例中切片1行，但当代码运行时，它将显示所有3行。
样本代码：
在views.py中：
## Libraries
from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
import pandas
浏览 2提问于2017-08-30得票数 2
回答已采纳
目前，我正试图在“；”出现时将第一行拆分为位于“材料描述”列中的新行。导致这一点的代码是：
df.loc[df['mask'] == True, ['Material Description']] = ';;' + df['Material Description']
df['Material Description'] = df['Material Description'].str.cat()
df['Material Description'].tolist()
df['
浏览 4提问于2019-12-12得票数 3
回答已采纳
1回答
最快的Pandas值更新方法？
、、、、
我正在处理100多万份专利申请，除了我稍后要做的其他事情外，我还必须确定日期。我将文件读入Pandas数据帧，然后运行以下函数： def date_change():
new_dates = {'m/y': []}
for i, row in apps.iterrows():
try:
d = row['date'].rsplit('/')
new_dates['m/y'
浏览 28提问于2019-12-15得票数 0
回答已采纳
我有两个csv文件，第一个(station.csv)有两个纬度和经度的列，第二个(catalog.csv有5个列，还有两个纬度和经度)我已经设法用geopy.distance.distance计算了两个点之间的距离，但是当我试图迭代这些文件以获得catalog.csv中每个经度的距离时，我总是得到最后的值。理想情况下，输出将添加与站点一样多的列，因此对于catalog.csv中的每个点，我都会与给定的站点保持距离。 预期输出包含原始数据的ctlg.csv和29个新列，其中包含到每个sts的距离。 timeUtc，纬度，经度，幅度，distance_sts1....29 import
浏览 17提问于2021-09-04得票数 0
我需要迭代pyspark.sql.dataframe.DataFrame.DataFrame的行。
我以前在pandas中用iterrows()函数做过，但我需要在不使用pandas的情况下为pyspark找到类似的东西。
如果我执行for row in myDF:，它将迭代columns.DataFrame
谢谢
浏览 1提问于2018-07-03得票数 1
回答已采纳
我知道这个问题已经被问过很多次了，但是我已经尝试了几乎所有的方法，我试图使用下面的代码遍历DataFrame中的行。 import pandas as pd
df = pd.read_csv(r"file.csv")
for row in df:
print(row) csv文件中只有一列，并且只打印文件的header。我还使用了.items()、.iterrows()和.itertuples()，所有这些方法都将元组作为我不需要的输出。我试图在循环中执行的进一步任务只接受来自for row in df:的输出。请帮助我如何才能以这种方式打印实际行，而不仅仅是标题
浏览 21提问于2020-12-15得票数 0
回答已采纳
1回答
我需要一点帮助。
我是Python的新手(我使用的是与Anaconda捆绑在一起的3.0版)，我想使用regex来验证/返回一个只包含符合条件的有效数字的列表(比如11位数字的\d{11} )。我正在用Pandas得到名单
df = pd.DataFrame(columns=['phoneNumber','count'], data=[
['08034303939',11],
['08034382919',11],
['0802329292',10],
['090392929
浏览 1提问于2017-07-19得票数 1
回答已采纳
31回答
我有一个来自熊猫的DataFrame：
import pandas as pd
inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]
df = pd.DataFrame(inp)
print df
输出：
c1 c2
0 10 100
1 11 110
2 12 120
现在我想遍历这个框架的各行。对于每一行，我希望能够通过列的名称访问它的元素(单元格中的值)。例如：
for row in df.
浏览 80提问于2013-05-10得票数 3114
回答已采纳
我是python和pandas的新手，我不明白为什么有时我可以复制或操作dataframe列，而有时我不能。
A B C
0 hello hola bonjour
1 goodbye adios au revoir
我的第一个修改是使用for循环逐行覆盖列'C‘(是的，可能有更好的方法来实现这一点--这不是重点)，结果如我所料：
for index,row in df.iterrows():
row['C'] = row['A']
A B
浏览 0提问于2014-08-29得票数 1
我有一个Excel文件，我用pandas打开它，并将其放入一个数据帧中。在我尝试使用for循环遍历数据帧中的列之前，一切都运行得很好。我得到df does not exist或#iterrows() missing 1 required positional argument: 'self' 我尝试从pandas导入dataframe和作为df导入dataframe的代码中添加这一行，但都不起作用 import pandas as pd
from pandas import DataFrame as df
def getFunc():
df = pd.read_exc
浏览 11提问于2019-09-10得票数 0
1回答
我使用Pandas已经快6个月了，在我看来，最大的争论之一是关于迭代数据帧，通过.iterrows() .apply()或list-comprehension来计算新数据。 我曾多次尝试使用.loc或类似的访问器来写入数据。问题是，当我有许多条件时，我过去在一行代码中解决的问题，我将需要创建许多行的.iloc来实现数据。 简而言之:即使数据帧不是很大，总是避免迭代并拥有更长的代码行是否有回报？ 有没有人推荐一些文章来解释这种效率权衡？
浏览 10提问于2021-03-25得票数 0
回答已采纳
我想遍历一个数据框架，然后用复杂计算中的利率填充该框架的一列。显然，遍历帧的最好方法是使用iterrows --但是当我使用iterrows时，我只得到整数值：
import pandas
df = pandas.DataFrame({"A": [1,2,3,4,5]})
df['B']=0
for index, row in df.iterrows():
row['B']=row['A']*10.05
df
返回
A B
0 1 10
1 2 20
2 3 30
3 4 40
4 5 50
浏览 2提问于2017-03-04得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
