有三个DataFrame,遍历某个物料列表，如果物料在DataFrame1的物料列中，请输出1；如果物料在DataFrame2的物料列中，请输出2；如果物料在DataFrame3的物料列中，请输出3

这个任务可以通过Python编程实现，你可以使用for循环遍历物料列表，然后逐个检查每个物料是否存在于DataFrame1、DataFrame2和DataFrame3的物料列。这里是一个简单的示例代码片段：

# 假设你的DataFrame分别为df1, df2, df3，物料列分别是'materials'
dataframes = [df1, df2, df3]
material_list = ['item1', 'item2', 'item3']  # 需要检查的物料列表

for material in material_list:
    for dataframe in dataframes:
        if material in dataframe['materials']:
            output = dataframe.name + 1  # DataFrame名字对应输出值
            print(f"{material}: {output}")
            break  # 找到就跳出内层循环，避免重复检查

这段代码会依次查找每个物料在三个DataFrame中，一旦找到就会立即输出对应的数字并终止当前循环。如果没有找到，则继续下一轮循环。

相关问题

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。

dataframe遍历

在Python中，我们可以使用循环遍历DataFrame中的每一行或每一列。下面是一些示例代码：

遍历每一行：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历每一行
for index, row in df.iterrows():
    print(row['name'], row['age'])

遍历每一列：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历每一列
for col in df.columns:
    print(col)
    print(df[col])