pandas如何行专列

Pandas库中的DataFrame数据结构非常灵活，可以方便地进行行向量操作，也就是“行专门化”（Row-specific operations）。例如，你可以使用`loc[]`、`iloc[]`或者直接通过列名或索引来选择特定行，然后对选中的行应用函数或进行计算。

1. `loc[]`方法基于标签（label-based indexing）：根据行名或列名获取数据，例如：

   df.loc['row_name', 'column_name']  # 获取名为'row_name'的行中'column_name'列的值

2. `iloc[]`方法基于位置（position-based indexing）：根据行和列的整数索引来选取数据，例如：

   df.iloc[row_index, column_index]  # 获取第row_index行，第column_index列的值

另外，如果你想针对某一行应用特定操作，比如创建新的列，可以这样做：

df['new_column'] = df.loc['row_name', 'existing_column'].apply(function)

这里，`function`是一个接受单个值并返回新值的函数。

相关问题

pandas 按行分割

在Pandas库中，按行分割通常指的是将DataFrame对象拆分为多个单独的数据帧，这在处理大型数据集或者需要将数据分块处理的情况下非常有用。Pandas提供了一些方法来实现这个功能，比如`chunksize`参数、`iterrows()`函数或`dask`扩展。

**1. chunksize参数**：
你可以使用`pandas.read_csv()`或`pandas.DataFrame.read_sql()`等函数读取CSV或数据库文件时指定`chunksize`参数，这样会返回一个生成器，每次迭代返回DataFrame的一个块：

import pandas as pd
chunks = pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=1000)  # 以1000行为单位分割

**2. iterrows()函数**：
`iterrows()`方法逐行遍历DataFrame，返回的是索引和行数据的元组：

for index, row in df.iterrows():
    # 处理每一行数据

**3. dask DataFrame**：
如果数据量特别大，可以使用Dask DataFrame，它是Pandas DataFrame的一个并行版本，支持按行或列分割：

from dask import dataframe as dd
ddf = dd.read_csv('big_file.csv')
for chunk in ddf.chunks:
    process(chunk)

pandas 按行遍历

以下是两种pandas按行遍历的方法：

1. 使用iterrows方法：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

for index, row in df.iterrows():
    print(index, row)

输出：

0 A    1
  B    3
dtype: int64
1 A    2
  B    4
dtype: int64

2. 使用itertuples方法：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'c1': [10, 11, 12], 'c2': [100, 110, 120]})

for row in df.itertuples(index=False):
    print(row)

输出：

Pandas(c1=10, c2=100)
Pandas(c1=11, c2=110)
Pandas(c1=12, c2=120)