(pandas 遍历) Pandas 最常用的6种遍历方法 Pandas 六种遍历方法：IteritemsIterrowsItertuples普通 for 循环apply 和 Groupby 全网首发(图文详解1)

(pandas 遍历) Pandas 最常用的6种遍历方法

Pandas 是 Python 的一个数据分析库，有许多强大的数据操作功能。以下我将列出 Pandas 的最常用的六种遍历方法：

使用 .iteritems()
这个方法在遍历数据框时，会返回列名和对应的 Series。下面有一个代码示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': ['x', 'y', 'z']})

for label, content in df.iteritems():
    print('label:', label)
    print('content:', content, sep='\n')

使用 .iterrows()
.iterrows() 是在数据框中遍历行索引和行数据的一种方式。看下面的代码示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': ['x', 'y', 'z']})

for index, row in df.iterrows():
   print('index:', index)
   print('row:', row, sep='\n')

使用 .itertuples()
.itertuples() 是在数据框中轻松遍历行数据的一种方式。下面有一个代码示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': ['x', 'y', 'z']})

for row in df.itertuples(index=True, name='Pandas'):
   print('index:', row[0])
   print('row:', row[1:])

使用普通的 for 循环
可以直接通过列名遍历DataFrame的列：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': ['x', 'y', 'z']})

for col in df['A']:
   print(col)

使用apply方法
apply 是Pandas的一个很重要的函数，它可以对 DataFrame 中的数据进行各种复杂的处理：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': ['x', 'y', 'z']})

def process_data(col):
   print(col)

df['A'].apply(process_data)

使用 groupby 方法
groupby 方法可以对数据进行分组操作：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'a', 'b'], 'B': ['x', 'y', 'z']})

for name, group in df.groupby('A'):
   print('name:', name)
   print('group:', group, sep='\n')

以上就是 Pandas 的六种最常用的遍历方法，希望对你有所帮助。
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