dataframe按行遍历

按行遍历DataFrame有两种方法：iterrows()和itertuples()。其中，iterrows()返回每行的索引和包含行数据的Series对象，而itertuples()返回一个命名元组，其中包含每行的索引和行数据。下面是iterrows()的示例代码：

for index, row in df.iterrows():
    print(index) # 输出每行的索引值
    print(row[0], row[1], row[2]) # 输出每行的数据

相关问题

DataFrame按行遍历

回答: 在Python的pandas库中，可以使用多种方式按行遍历DataFrame。一种常用的方法是使用iterrows()方法。通过使用iterrows()方法，可以将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对，然后可以通过row\[name\]来访问每个元素。另外，还可以使用loc或iloc方法来按行遍历DataFrame。loc方法可以根据行的值或列表返回对应行的内容，而iloc方法可以根据行的索引返回对应行的内容。如果需要获取总行数，可以使用shape\[0\]方法。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Dataframe按行按列遍历的几种方式](https://blog.csdn.net/weixin_48419914/article/details/120328571)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Python pandas 按行、按列遍历DataFrame](https://blog.csdn.net/weixin_43115411/article/details/126030711)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

dataframe 按行 遍历

对于DataFrame按行遍历，可以使用iterrows()方法来实现。iterrows()方法会返回一个迭代器对象，该对象包含每一行的索引和数据。可以使用for循环来逐行处理数据。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 示例数据
data = {'name': ['刘一', '陈二', '张三', '李四', '王五'],
        'age': [18, 19, 20, 21, 22],
        'height': [175, 176, 177, 178, 179]}
index = ['0001', '0002', '0003', '0004', '0005']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index)
df.index.name = 'id'

# 按行遍历
for index, row in df.iterrows():
    print("Index:", index)
    print("Row:", row)

# 输出每行的索引值和对应的数据

这段代码会按行遍历DataFrame，并输出每行的索引值和对应的数据。你可以根据实际需求修改输出的内容或进行其他操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Dataframe按行按列遍历的几种方式](https://blog.csdn.net/weixin_48419914/article/details/120328571)[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* [pandas.DataFrame按行遍历和按列遍历](https://blog.csdn.net/lly1122334/article/details/121775416)[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 ]