在Python中,可以使用iteritems()
方法迭代DataFrame的列,并通过选择需要的列来创建子集。以下是编写用于迭代DataFrame的for循环并将其子集为仅包含在每次迭代中检索到的那些列的示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 迭代DataFrame的列
for col_name, col_data in df.iteritems():
# 创建只包含当前列的子集DataFrame
subset_df = df[[col_name]]
# 在这里可以对子集DataFrame进行进一步的操作或分析
# 例如,可以计算每列的平均值
col_mean = subset_df.mean()
print(f"Column {col_name}: Mean = {col_mean}")
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上述代码中,我们首先创建了一个示例DataFrame df
,然后使用iteritems()
方法迭代DataFrame的列。在每次迭代中,我们通过选择当前列来创建一个子集DataFrame subset_df
。你可以在子集DataFrame上执行任何进一步的操作或分析。在示例代码中,我们计算了每列的平均值,并打印出结果。
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