遍历dataframe每列

的方法是什么？

可以使用for循环遍历每一列，或者使用DataFrame.columns属性获取列名列表，再使用DataFrame[column_name]访问每一列。另外，也可以使用DataFrame.iteritems()或者DataFrame.iteritems()方法遍历每一列及其对应的Series对象。

相关问题

python遍历dataframe每列,写出代码

可以使用for循环遍历dataframe每一列，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
df = pd.DataFrame({
    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],
    '年龄': [20, 25, 30],
    '性别': ['男', '男', '女']
})

# 遍历每一列
for col in df.columns:
    print(df[col])

输出结果：

0    张三
1    李四
2    王五
Name: 姓名, dtype: object
0    20
1    25
2    30
Name: 年龄, dtype: int64
0    男
1    男
2    女
Name: 性别, dtype: object

如何遍历DataFrame的每列

### 回答1：
要遍历 DataFrame 的每列，可以使用 `for` 循环和 `df.columns` 属性。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 假设我们有一个名为 df 的 DataFrame

# 遍历 df 的每列
for column in df.columns:
    # 在此处处理每列的数据
    # 例如，打印列的名称和列的所有值
    print(column)
    print(df[column])

在上面的代码中，`df.columns` 包含 DataFrame 中的所有列名，`for` 循环将迭代每个列名，并将每列名存储在变量 `column` 中。然后，使用 `df[column]` 可以访问 DataFrame 中名为 `column` 的列。

注意：如果需要遍历 DataFrame 的行，可以使用 `for` 循环和 `df.iterrows()` 方法。示例代码如下：

# 遍历 df 的每行
for index, row in df.iterrows():
    # 在此处处理每行的数据
    # 例如，打印行的索引和行的所有值
    print(index)
    print(row)

在上面的代码中，`df.iterrows()` 返回一个生成器，生成器中的每个元素都是一个元组，其中第一个元素是行的索引，第二个元素是行的内容。`for` 循环将迭代每个元组，并将索引存储在变量 `index` 中，将行的内容存储在变量 `row` 中。

### 回答2：
遍历DataFrame的每列可以通过遍历其列名，然后通过列名使用`.iloc`或`.loc`方法来访问每列的数据。
以下是一个代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历DataFrame的每列
for column in df.columns:
    # 通过列名使用.iloc方法访问每列的数据
    column_data = df[column]
    print(f"列名：{column}")
    print(column_data)
    print('---')

运行上述代码，可以逐列遍历DataFrame的每列。对于每个列名，我们可以使用`.iloc`方法来访问其中的数据。然后，我们可以根据需要在每列上执行其他操作。

输出结果如下：

列名：Name
0     Tom
1    Nick
2    John
Name: Name, dtype: object
---
列名：Age
0    25
1    30
2    35
Name: Age, dtype: int64
---
列名：City
0      Beijing
1     Shanghai
2    Guangzhou
Name: City, dtype: object
---

以上是通过遍历列名来遍历DataFrame的每一列，并使用`.iloc`方法访问每列的数据。当然，也可以使用`.loc`方法，根据需要使用不同的访问方法。

### 回答3：
要遍历DataFrame的每一列，可以使用DataFrame的`columns`属性来获取所有列的标签名，然后使用迭代的方式逐列遍历。

具体步骤如下：

1. 使用`df.columns`获取DataFrame的所有列标签名。
2. 使用`for`循环迭代这些列标签名。
3. 在循环内部，可以通过`df[column_name]`来获取每一列的数据。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历每一列
for column_name in df.columns:
    column_data = df[column_name]
    print(f"列名: {column_name}")
    print(f"对应数据: {column_data}")
    print("--------")

执行以上代码，可以分别获取每一列的列名和数据，输出如下：

列名: A
对应数据: 0    1
1    2
2    3
Name: A, dtype: int64
--------
列名: B
对应数据: 0    4
1    5
2    6
Name: B, dtype: int64
--------
列名: C
对应数据: 0    7
1    8
2    9
Name: C, dtype: int64
--------

这样就可以通过遍历每一列来对DataFrame的每一列进行操作了。