pandas遍历dataframe的方法有哪些

在 pandas 中，数据框可以将二维数据格式化为一维格式。这是一个非常清晰的数据表。你知道如何遍历这个数据表吗？本文介绍pandas遍历dataframe方法： 1、使用df.iterrows()获取可迭代对象，然后使用for循环进行遍历； 2.使用applymap()函数遍历dataframe的所有元素； 3.逐行迭代形成一个元组。

方法一：使用df.iterrows()获取可迭代对象，然后使用for循环遍历

for index, row in df.iterrows():
  print(index, row)

方法二：使用applymap()函数遍历


dataframe所有元素

你可以处理DataFrame中的每个值并返回一个新的DataFrame

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3],
'b': [10, 20, 30],
'c': [5, 10, 15]
})
def add_one(x):
return x + 1
print df.applymap(add_one)
a b c
0 2 11 6
1 3 21 11
2 4 31 16

方法三：按行遍历迭代成元组

for row in Temp.itertuples():
    print(row)
 
[Out]:  
Pandas(Index=0, Flag='No', Open=None, Close=None, Position=100)
Pandas(Index=2, Flag='No', Open=None, Close=None, Position=100)

访问

getattr(row,'Index')
Out[31]: 2
 
getattr(row,'Position')
Out[27]: 100

以上就是小编整理总结的


pandas遍历dataframe的三种方法，大家直接选择其中一个套入使用就可以了。更多python学习推荐：
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（推荐操作系统：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。）