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)

相关问题

python遍历dataframe每一行

在 Python 中可以使用 for 循环遍历 DataFrame 每一行，可以使用 `iterrows()` 或 `itertuples()` 方法。

使用 `iterrows()` 方法：

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

使用 `itertuples()` 方法：

for row in df.itertuples():
    print(row.column_name)

注意：在使用 `iterrows()` 方法时，每一行是以 Pandas Series 的形式返回的，而使用 `itertuples()` 方法时，每一行是以 namedtuple 的形式返回的，在访问列的值的时候要相应的更改

python遍历dataframe某一列

可以使用for循环遍历DataFrame的某一列，例如：

import pandas as pd

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

# 遍历列A
for value in df['A']:
    print(value)

输出：

1
2
3

也可以使用iterrows()方法遍历DataFrame的每一行，然后取出某一列的值，例如：

import pandas as pd

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

# 遍历每一行，取出列A的值
for index, row in df.iterrows():
    print(row['A'])

输出：

1
2
3