pandas按列遍历工作表，并按关键字进行筛选

可以使用pandas的loc和iloc方法来按列遍历工作表并按关键字进行筛选。

例如，假设有一个名为data的数据框，其中包含三列（A，B和C），我们想要筛选出列B中所有值为“apple”的行，可以使用以下代码：

filtered_data = data.loc[data['B'] == 'apple']

loc方法接受一个布尔数组作为参数，该数组指定了哪些行应该被选择。在此示例中，布尔数组是由data['B'] == 'apple'生成的，表示只有当列B中的值等于“apple”时，该行才应该被选择。

如果我们想要按列索引而不是列名称进行筛选，则可以使用iloc方法。例如，假设我们想要选择第二列中所有值为“apple”的行，可以使用以下代码：

filtered_data = data.iloc[data.iloc[:, 1] == 'apple']

在此示例中，我们使用iloc[:, 1]来选择第二列。然后，我们使用与之前相同的方法生成一个布尔数组，并将其传递给iloc方法来选择行。

请注意，由于iloc方法按位置而不是按名称选择列和行，因此在使用它时需要小心。如果工作表的列顺序发生了变化，则使用iloc方法可能会导致错误的结果。

相关问题

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)

pandas按行遍历

可以使用`iterrows()`方法来按行遍历Pandas DataFrame。这个方法会返回一个由索引和Series对象组成的元组。你可以使用for循环来遍历DataFrame的每一行，并使用索引和Series对象来访问每一行的值。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'species': ['bear', 'bear', 'marsupial'],
                   'population': [1864, 22000, 80000]},
                  index=['panda', 'polar', 'koala'])

for index, row in df.iterrows():
    print(index, row['species'], row['population'])

这段代码会按行遍历DataFrame，并打印出每一行的索引、species列和population列的值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pandas逐行/列 遍历Dataframe的三种方式](https://blog.csdn.net/qq_57313910/article/details/128080882)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [如何在 Pandas 中遍历 DataFrame 的行?](https://blog.csdn.net/devid008/article/details/131212904)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]