dataframe 遍历

Pandas DataFrame 可以通过多种方式进行遍历。

1. 使用 iterrows() 方法遍历

使用 iterrows() 方法可以返回每行的索引和数据，可以使用 for 循环遍历每行，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

for index, row in df.iterrows():
    print(index, row['Name'], row['Age'])

2. 使用 itertuples() 方法遍历

使用 itertuples() 方法可以返回每行数据的命名元组，该元组包含每列的值和行的索引，可以使用 for 循环遍历每行，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

for row in df.itertuples():
    print(row.Index, row.Name, row.Age)

3. 使用 loc[] 方法遍历

使用 loc[] 方法可以通过行和列的标签访问 DataFrame 的元素，可以使用 for 循环遍历每行，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

for index in df.index:
    print(index, df.loc[index, 'Name'], df.loc[index, 'Age'])

4. 使用 iloc[] 方法遍历

使用 iloc[] 方法可以通过行和列的整数位置访问 DataFrame 的元素，可以使用 for 循环遍历每行，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

for i in range(len(df)):
    print(i, df.iloc[i]['Name'], df.iloc[i]['Age'])

以上是四种常见的 DataFrame 遍历方法，根据具体的应用场景可以选择合适的方法。