dataframe能不能同时遍历某几列的全部数据

可以。可以通过`df.loc`方法选取需要遍历的列，然后使用`iterrows()`方法进行遍历。示例代码如下：

import pandas as pd

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

# 遍历A和C列的全部数据
for index, row in df.loc[:, ['A', 'C']].iterrows():
    print(row['A'], row['C'])

输出结果：

1 7
2 8
3 9

相关问题

对其中的某几列数据进行零均值规范化操作

如果你想只针对数据表中的特定列进行零均值规范化（即只对那几个列应用Z-score标准化），你可以修改上面提供的代码，让它作为函数接收列名或列索引作为参数。这里有一个基于Pandas的数据分析库的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

def normalize_columns(df, columns_to_normalize):
    for column in columns_to_normalize:
        df[column] = (df[column] - df[column].mean()) / df[column].std()
    return df

# 假设我们有一个DataFrame df，包含名为'column1', 'column2', 'column3'的列
columns_to_normalize = ['column1', 'column2']
normalized_df = normalize_columns(df, columns_to_normalize)

print(normalized_df[['column1', 'column2']])

在这个例子中，函数`normalize_columns`接受一个DataFrame `df`和需要规范化的一列或多列名称列表`columns_to_normalize`。函数会遍历这些列并应用零均值规范化。

python 代码以列名称选取合并多个excel某几列数据

以下是一个示例代码，它从多个Excel文件中选择指定列的数据，并将它们合并为一个DataFrame：

import pandas as pd
import glob

# 创建一个空的DataFrame来存储合并的数据
merged_data = pd.DataFrame()

# 用glob获取所有要合并的Excel文件
file_list = glob.glob('*.xlsx')

# 遍历每个Excel文件并选择指定的列
for file in file_list:
    # 读取Excel文件
    data = pd.read_excel(file)
    # 选择要合并的列
    selected_columns = ['Column1', 'Column2', 'Column3']
    data = data[selected_columns]
    # 将数据添加到合并的DataFrame中
    merged_data = merged_data.append(data, ignore_index=True)

# 将合并的数据保存为Excel文件
merged_data.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)

在这个示例中，我们使用了Pandas库来处理Excel文件，并使用glob库来获取所有要合并的文件。在循环中，我们使用read_excel函数读取每个文件，并使用selected_columns列表选择要合并的列。最后，我们使用append函数将数据添加到合并的DataFrame中，并使用to_excel函数将合并的数据保存为一个Excel文件。