dataframe 遍历时同时获得行号和某一列名对应的内容

可以使用 iterrows() 方法遍历 dataframe，同时使用 index 和 loc 方法获取行号和某一列名对应的内容，示例代码如下：

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

其中，'column_name' 是你要获取内容的列名。

相关问题

dataframe遍历某一列

要遍历DataFrame中的某一列，可以使用iterrows()方法。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Peter'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历'Name'列并打印每个元素
for index, row in df.iterrows():
    print(row['Name'])

这将输出：

John
Emma
Peter

在上面的示例中，我们使用iterrows()方法遍历了DataFrame的每一行，并通过row['Name']来访问'Name'列的值。你可以根据你的需求在遍历时执行相应的操作。

dataframe 遍历时增加一列

要在Python的DataFrame中增加一列，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，创建一个要添加的列数据的Series对象。
2. 然后，使用DataFrame的赋值语句将Series对象分配给新列的名称。
3. 如果需要，可以在赋值语句中使用已有的列来计算新的列值。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'], '年龄': [20, 30, 25, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个要添加的列数据的Series对象
性别 = pd.Series(['男', '男', '女', '女'])

# 将Series对象分配给新列的名称
df['性别'] = 性别

# 输出结果
print(df)

输出结果将是：

   姓名  年龄 性别
0  张三  20  男
1  李四  30  男
2  王五  25  女
3  赵六  35  女