pandas的dataframe的iterrows

pandas的dataframe的iterrows是一个方法，可以用于遍历dataframe中的每一行。它返回一个迭代器，每次迭代返回一个包含行索引和行数据的元组。可以使用for循环来遍历dataframe中的每一行，并对每一行进行操作。但是，由于iterrows方法的效率较低，因此在处理大型数据集时应该尽量避免使用它。

相关问题

pandas dataframe 遍历

Pandas DataFrame 遍历指的是对 DataFrame 中的每一个元素进行访问，通常使用 for 循环来实现。可以使用 loc、iloc、iterrows 等方法进行遍历。遍历可以方便地对 DataFrame 进行数据处理和分析。

pandas dataframe 如何遍历

Pandas DataFrame 可以使用以下方法进行遍历：

1. 使用 iterrows() 方法，该方法返回一个迭代器，在每次迭代中返回 DataFrame 的每一行的索引和对应的值。示例代码如下：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

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

2. 使用 itertuples() 方法，该方法返回一个迭代器，在每次迭代中返回一个命名元组，其中包含每一行的索引和对应的值。示例代码如下：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

for row in df.itertuples():
    print(row.Index, row.name, row.age)

3. 使用 apply() 方法，该方法可以对 DataFrame 的每一列进行操作。示例代码如下：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

def print_row(row):
    print(row['name'], row['age'])

df.apply(print_row, axis=1)

以上是三种常见的遍历 Pandas DataFrame 的方法，可以根据实际需求选择适合的方法。