dataframe 迭代

DataFrame是Pandas库中最常用的数据结构之一，迭代DataFrame通常分为两种方式：按列迭代和按行迭代。

按列迭代指的是按照列的顺序逐个迭代DataFrame中的数据。可以使用DataFrame的columns属性获取列名列表，并通过for循环遍历每个列名，然后再使用列名作为索引访问DataFrame的每列数据。例如：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve'], 'Age': [28, 32, 45], 'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']}
df = pd.DataFrame(data)

for column in df.columns:
    column_data = df[column]
    print(column_data)

输出结果为：

0       Tom
1      Jack
2     Steve
Name: Name, dtype: object
0    28
1    32
2    45
Name: Age, dtype: int64
0      Beijing
1     Shanghai
2    Guangzhou
Name: City, dtype: object

按行迭代指的是按照行的顺序逐个迭代DataFrame中的数据。可以使用DataFrame的iterrows()方法来实现行迭代，该方法返回一个生成器，每次迭代返回一个元组，其中包含行索引和行数据。例如：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve'], 'Age': [28, 32, 45], 'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']}
df = pd.DataFrame(data)

for index, row in df.iterrows():
    print(f'Index: {index}')
    print(f'Row: {row}')

输出结果为：

Index: 0
Row: Name         Tom
Age            28
City      Beijing
Name: 0, dtype: object
Index: 1
Row: Name          Jack
Age             32
City      Shanghai
Name: 1, dtype: object
Index: 2
Row: Name           Steve
Age               45
City        Guangzhou
Name: 2, dtype: object

通过以上两种迭代方式，可以灵活地遍历DataFrame中的数据，根据需要进行数据处理和分析。