遍历dataframe每一行

你可以使用 Pandas 库中的 `iterrows()` 方法来遍历 DataFrame 的每一行。示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']
})

# 遍历每一行
for index, row in df.iterrows():
    print(f"Index: {index}")
    print(f"Name: {row['Name']}")
    print(f"Age: {row['Age']}")
    print(f"City: {row['City']}")

输出结果为：

Index: 0
Name: Alice
Age: 25
City: Beijing
Index: 1
Name: Bob
Age: 30
City: Shanghai
Index: 2
Name: Charlie
Age: 35
City: Guangzhou

在遍历时，`iterrows()` 方法会返回每一行的索引和该行的数据。你可以通过 `row['列名']` 来获取该行对应列的值。

相关问题

python遍历dataframe每一行

在 Python 中可以使用 for 循环遍历 DataFrame 每一行，可以使用 `iterrows()` 或 `itertuples()` 方法。

使用 `iterrows()` 方法：

for index, row in df.iterrows():
    print(row['column_name'])

使用 `itertuples()` 方法：

for row in df.itertuples():
    print(row.column_name)

注意：在使用 `iterrows()` 方法时，每一行是以 Pandas Series 的形式返回的，而使用 `itertuples()` 方法时，每一行是以 namedtuple 的形式返回的，在访问列的值的时候要相应的更改

遍历DataFrame每一行，并且按键取值

你可以使用`iterrows()`方法来遍历DataFrame的每一行，并使用键来提取相应的值。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], 'city': ['New York', 'Paris', 'London']})

# 使用iterrows()方法遍历每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 提取每一行的键值
    name = row['name']
    age = row['age']
    city = row['city']
    
    # 打印键值
    print(f"Name: {name}, Age: {age}, City: {city}")

在上面的示例中，我们遍历了DataFrame的每一行，并从每一行中提取了'name'、'age'和'city'这三个键的值。你可以根据你的数据和需要修改这个示例代码。