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Pandas dataframe循环遍历行

代码示例

26
0

pandas循环遍历行 

for index, row in df.iterrows():
    print(row['c1'], row['c2'])

Output: 
   10 100
   11 110
   12 120
16
0

迭代行dataframe 

df = pd.DataFrame([{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}])
for index, row in df.iterrows():
    print(row['c1'], row['c2'])
1
0

iterrows pandas 

>>> df = pd.DataFrame([[1, 1.5]], columns=['int', 'float'])
>>> row = next(df.iterrows())[1]
>>> row
int      1.0
float    1.5
Name: 0, dtype: float64
>>> print(row['int'].dtype)
float64
>>> print(df['int'].dtype)
int64
0
0

pandas迭代行 

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'c1': [10, 11, 12], 'c2': [100, 110, 120]})

for index, row in df.iterrows():
    print(row['c1'], row['c2'])
0
0

如何遍历pandas dataframe 

# creating a list of dataframe columns 
columns = list(df) 
  
for i in columns: 
  
    # printing the third element of the column 
    print (df[i][2])

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