dataframe遍历每一行
时间: 2023-09-20 18:07:31 浏览: 46
您可以使用 `iterrows()` 方法来遍历 Pandas DataFrame 中的每一行。
下面是一个简单的例子,演示如何使用 `iterrows()` 方法来遍历一个 DataFrame:
``` python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
'年龄': [20, 25, 30],
'性别': ['男', '女', '男']
})
# 遍历DataFrame中的每一行
for index, row in df.iterrows():
print(f"姓名:{row['姓名']},年龄:{row['年龄']},性别:{row['性别']}")
```
输出结果如下:
```
姓名:张三,年龄:20,性别:男
姓名:李四,年龄:25,性别:女
姓名:王五,年龄:30,性别:男
```
在上面的示例中,我们使用 `iterrows()` 方法遍历了 DataFrame 中的每一行,并通过 `row` 变量获取了每一行的数据。在 `for` 循环的迭代过程中,`index` 变量代表了当前行的索引。
相关问题
DataFrame如何遍历每一行
在Python中,可以使用`iterrows()`方法遍历DataFrame的每一行,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 遍历每一行并打印输出
for index, row in df.iterrows():
print(row['A'], row['B'])
```
其中`iterrows()`方法返回一个生成器,每次迭代都会返回当前行的索引和数据。在遍历过程中,可以通过`row['列名']`来获取每列的值。