遍历DataFrame每一行,并且按键取值
时间: 2023-06-29 16:20:38 浏览: 53
你可以使用`iterrows()`方法来遍历DataFrame的每一行,并使用键来提取相应的值。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35], 'city': ['New York', 'Paris', 'London']})
# 使用iterrows()方法遍历每一行
for index, row in df.iterrows():
# 提取每一行的键值
name = row['name']
age = row['age']
city = row['city']
# 打印键值
print(f"Name: {name}, Age: {age}, City: {city}")
```
在上面的示例中,我们遍历了DataFrame的每一行,并从每一行中提取了'name'、'age'和'city'这三个键的值。你可以根据你的数据和需要修改这个示例代码。
相关问题
遍历dataframe每一行
您可以使用Pandas中的iterrows()方法来遍历DataFrame中的每一行。这个方法将返回一个迭代器,可以用于遍历DataFrame中的每一行,迭代器返回一个元组,其中包含行索引和行数据。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个简单的DataFrame
df = pd.DataFrame({'名字': ['小明', '小红', '小刚'], '年龄': [18, 20, 19], '性别': ['男', '女', '男']})
# 使用iterrows()方法遍历每一行
for index, row in df.iterrows():
print(f"第{index}行数据为:")
print(row)
```
输出结果为:
```
第0行数据为:
名字 小明
年龄 18
性别 男
Name: 0, dtype: object
第1行数据为:
名字 小红
年龄 20
性别 女
Name: 1, dtype: object
第2行数据为:
名字 小刚
年龄 19
性别 男
Name: 2, dtype: object
```
在循环中,我们使用iterrows()方法迭代DataFrame中的每一行,并将返回的元组解包为两个变量。第一个变量是行索引,第二个变量是行数据。在循环体中,我们可以对每一行进行操作。
python遍历dataframe每一行
在 Python 中可以使用 for 循环遍历 DataFrame 每一行,可以使用 `iterrows()` 或 `itertuples()` 方法。
使用 `iterrows()` 方法:
```
for index, row in df.iterrows():
print(row['column_name'])
```
使用 `itertuples()` 方法:
```
for row in df.itertuples():
print(row.column_name)
```
注意:在使用 `iterrows()` 方法时,每一行是以 Pandas Series 的形式返回的,而使用 `itertuples()` 方法时,每一行是以 namedtuple 的形式返回的,在访问列的值的时候要相应的更改