python 遍历df

遍历DataFrame可以使用iterrows()方法，代码示例如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})

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

输出结果为：

0 1 a
1 2 b
2 3 c

相关问题

python pandas 遍历DF

在Python的pandas库中，可以使用iterrows()方法来遍历DataFrame的行。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 21, 22],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用iterrows()方法遍历DataFrame的行
for index, row in df.iterrows():
    print(row['Name'], row['Age'], row['City'])

这段代码会输出DataFrame中每一行的数据，包括Name、Age和City列的值。

python 遍历dataframe

Python遍历DataFrame可以使用for循环，也可以使用apply()函数。

使用for循环遍历DataFrame：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 遍历DataFrame
for index, row in df.iterrows():
    print(row['A'], row['B'])

使用apply()函数遍历DataFrame：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 定义函数
def print_row(row):
    print(row['A'], row['B'])

# 遍历DataFrame
df.apply(print_row, axis=1)