dataframe排序后，遍历

可以使用 `iterrows()` 方法来遍历排序后的 DataFrame。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'age': [25, 30, 20],
                   'salary': [5000, 6000, 4000]})

# 按照薪资降序排序
df = df.sort_values('salary', ascending=False)

# 遍历排序后的 DataFrame
for index, row in df.iterrows():
    print(f"{row['name']} - {row['age']} - {row['salary']}")

输出结果：

Bob - 30 - 6000
Alice - 25 - 5000
Charlie - 20 - 4000

在遍历过程中，`iterrows()` 方法返回一个元组 `(index, row)`，其中 `index` 是行索引，`row` 是当前行的数据。我们可以通过 `row['列名']` 的方式来访问某一列的值。

相关问题

dataframe类型数据的遍历_pandas 常用的数据处理函数

在 Pandas 中，DataFrame 是一个二维的表格型数据结构，可以看作是由多个 Series 组成的字典。遍历 DataFrame 数据可以使用以下方法：

1. 使用 for 循环遍历每一行数据：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Mary'], 'age': [18, 20, 22]}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历每一行数据
for index, row in df.iterrows():
    print(row['name'], row['age'])

2. 使用 apply() 函数遍历每一列数据：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Mary'], 'age': [18, 20, 22]}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历每一列数据
def print_col(col):
    print(col.name, col.values)

df.apply(print_col)

常用的 Pandas 数据处理函数包括：

1. dropna()：删除包含缺失值的行或列。
2. fillna()：用指定值或方法填充缺失值。
3. replace()：替换指定值。
4. groupby()：按照指定列进行分组。
5. pivot_table()：创建透视表。
6. merge()：合并多个 DataFrame。
7. sort_values()：按照指定列进行排序。

等等。

dataframe按照某一列值的排序顺序进行遍历

可以使用iterrows()方法来对DataFrame按照指定列的排序顺序进行遍历。假设我们要按照某一列col的排序顺序对DataFrame df 进行遍历，可以使用以下代码：

df_sorted = df.sort_values(by='col')
for index, row in df_sorted.iterrows():
    # 在这里对每一行进行操作
    # row代表当前行的Series对象，可以通过row['col']来获取该行col列的值
    # index代表当前行的索引

其中，sort_values()方法用于对DataFrame按照指定列进行排序。在遍历时，可以通过iterrows()方法得到每一行的Series对象和索引。然后可以根据需要对每一行进行操作，例如获取某一列的值等。