dataframe 遍历一列
时间: 2023-10-13 17:17:48 浏览: 41
可以使用 Pandas 库中的 `iterrows()` 方法来遍历 dataframe 的每一行,然后使用列名来获取每一行指定列的值。例如,假设 dataframe 的列名为 `col_name`,可以使用以下代码遍历该列并打印每个值:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'col_name': [1, 2, 3, 4, 5]})
# 遍历 col_name 列并打印每个值
for index, row in df.iterrows():
print(row['col_name'])
```
输出结果为:
```
1
2
3
4
5
```
相关问题
dataframe遍历某一列
要遍历DataFrame中的某一列,可以使用iterrows()方法。以下是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Peter'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
# 遍历'Name'列并打印每个元素
for index, row in df.iterrows():
print(row['Name'])
```
这将输出:
```
John
Emma
Peter
```
在上面的示例中,我们使用iterrows()方法遍历了DataFrame的每一行,并通过row['Name']来访问'Name'列的值。你可以根据你的需求在遍历时执行相应的操作。
dataframe 遍历时增加一列
要在Python的DataFrame中增加一列,你可以按照以下步骤操作:
1. 首先,创建一个要添加的列数据的Series对象。
2. 然后,使用DataFrame的赋值语句将Series对象分配给新列的名称。
3. 如果需要,可以在赋值语句中使用已有的列来计算新的列值。
以下是示例代码:
```
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame对象
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'], '年龄': [20, 30, 25, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
# 创建一个要添加的列数据的Series对象
性别 = pd.Series(['男', '男', '女', '女'])
# 将Series对象分配给新列的名称
df['性别'] = 性别
# 输出结果
print(df)
```
输出结果将是:
```
姓名 年龄 性别
0 张三 20 男
1 李四 30 男
2 王五 25 女
3 赵六 35 女
```