b遍历DATAFRAM的几种方法
时间: 2024-05-02 11:20:17 浏览: 11
1. 使用for循环遍历每一行
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
for index, row in df.iterrows():
print(row['column1'], row['column2'])
```
2. 使用iterrows()方法遍历每一行
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
for index, row in df.iterrows():
print(row['column1'], row['column2'])
```
3. 使用apply()方法遍历每一列
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.apply(lambda x: print(x['column1'], x['column2']), axis=1)
```
4. 使用applymap()方法遍历每一个元素
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.applymap(lambda x: x.upper() if isinstance(x, str) else x)
```
相关问题
如何按照行遍历datafram变量
要按行遍历DataFrame变量,可以使用iterrows()方法。这个方法可以将DataFrame中的每一行转换成一个元组,元组的第一个元素是行索引,第二个元素是一个Series,包含了该行的所有数据。以下是一个示例代码:
```
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})
# 遍历每一行
for index, row in df.iterrows():
print(index, row['name'], row['age'])
```
这个代码会输出:
```
0 Alice 25
1 Bob 30
2 Charlie 35
```
其中,index是行索引,row是一个Series,包含了该行的所有数据。你可以通过row[column_name]的方式获取每一列的数据。
如何遍历datafram变量的某一列
可以使用 Pandas 库中的 `iterrows()` 函数来遍历 DataFrame 的每一行,然后通过列名来获取该行对应列的值。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'name':['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age':[25, 30, 35]})
# 遍历 age 列
for index, row in df.iterrows():
print(row['age'])
```
输出结果:
```
25
30
35
```
以上代码中,`iterrows()` 函数会返回一个迭代器,每次迭代时返回一个元组,包含该行的索引和一个 Series 对象,其中包含该行的所有列的值。通过 Series 对象可以通过列名来获取该列的值。
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