pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式
遍历数据有以下三种方法：
简单对上面三种方法进行说明：
iterrows(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对，可以通过row[name]对元素进行访问。
itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows()效率高。
iteritems():按列遍历，将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。
示例数据
import pandas as pd
inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11, 'c2':110}, {'c1':12, 'c2':123}]
df = pd.DataFrame(inp)
print(df)
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2
3
4
5
6
按行遍历iterrows():
for index, row in df.iterrows():
print(index) # 输出每行的索引值
1
2
row[‘name’]
# 对于每一行，通过列名name访问对应的元素
for row in df.iterrows():
print(row['c1'], row['c2']) # 输出每一行
1
2
3
按行遍历itertuples():
getattr(row, ‘name’)
for row in df.itertuples():
print(getattr(row, 'c1'), getattr(row, 'c2')) # 输出每一行
1
2
按列遍历iteritems():
for index, row in df.iteritems():
print(index) # 输出列名
1
2
for row in df.iteritems():
print(row[0], row[1], row[2]) # 输出各列
1
2