用for循环遍历dataframe数据，不包括索引

可以使用以下代码：

for index, row in dataframe.iterrows():
    # do something with row

其中，`index`表示行索引，`row`表示该行的数据，可以使用 `row[column_name]` 或 `row[column_index]` 获取该行对应列的值。注意，不包括索引指的是在循环时不需要使用行索引来访问数据。

相关问题

遍历dataframe数据

遍历DataFrame数据可以使用pandas库提供的iterrows()方法[^1]。iterrows()方法返回一个迭代器，每一行数据包含该行的索引和所有列的值。可以使用for循环遍历这个迭代器并处理每一行的数据。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用iterrows()方法遍历DataFrame
for index, row in df.iterrows():
    print("Index:", index)
    print("Name:", row['Name'])
    print("Age:", row['Age'])
    print("City:", row['City'])
    print("---")

输出结果：

Index: 0
Name: John
Age: 25
City: New York
---
Index: 1
Name: Emma
Age: 28
City: London
---
Index: 2
Name: Mike
Age: 30
City: Paris
---

这段代码使用iterrows()方法遍历了DataFrame的每一行数据，并打印了每一行的索引和各列的值。

python循环遍历dataframe，按照行

你可以使用 `iterrows()` 方法来遍历 DataFrame 中的每一行，该方法将返回一个元组，其中包含行索引和该行的数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 使用 iterrows() 方法遍历 DataFrame
for index, row in df.iterrows():
    print(f"Index: {index}, Name: {row['name']}, Age: {row['age']}")

输出结果如下：

Index: 0, Name: Alice, Age: 25
Index: 1, Name: Bob, Age: 30
Index: 2, Name: Charlie, Age: 35