pandas 按行遍历
时间: 2023-12-28 13:25:47 浏览: 161
以下是两种pandas按行遍历的方法:
1. 使用iterrows方法:
```python
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:
```python
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)
```
相关问题
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:
```python
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 ]
pandas按行遍历excel文件
可以使用 `pandas` 库中的 `iterrows()` 方法来按行遍历 Excel 文件。下面是一个简单的示例:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 遍历每一行
for index, row in df.iterrows():
# 打印每一行数据
print(row['列名1'], row['列名2'], row['列名3'])
```
在上面的示例中,`iterrows()` 方法返回一个元组,其中第一个元素是当前行的索引,第二个元素是当前行的数据,可以通过列名来访问每一列的数据。
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