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(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)

前沿技术 Micheal 2个月前 (05-27) 32次浏览 已收录 扫描二维码

(pandas 遍历) Pandas 最常用的6种遍历方法

PandasPython 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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