Pandas-9. 迭代

悠扬前奏

发布于 2019-05-29 17:18:14

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发布于 2019-05-29 17:18:14

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Pandas-9. 迭代

Pandas对象之间的底本迭代的行为取决于类型，当迭代一个Series时，它被视为数组，基本迭代产生值。DataFrame和Panel迭代对象的键。基本迭代（对于i对象）产生：

Series - 值
DataFrame - 列标签
Panel - 项目标签

迭代DataFrame

迭代DataFrame提供列名：

N=20

df = pd.DataFrame({
    'A': pd.date_range(start='2016-01-01',periods=N,freq='D'),
    'x': np.linspace(0,stop=N-1,num=N),
    'y': np.random.rand(N),
    'C': np.random.choice(['Low','Medium','High'],N).tolist(),
    'D': np.random.normal(100, 10, size=(N)).tolist()
    })

for col in df:
   print(col)

以下为输出，可以看到，迭代的是DataFrame中的键：

A
x
y
C
D

遍历DataFrame中的行，可以用以下函数：

iteritems() - 迭代(key, value) 对
iterrows() - 将行迭代为（索引，Series）对
itertuples() - 以namedtuples的形式迭代

iteritems()

将每个列作为键，将值与值作为键和列值迭代为Series对象。

df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=['col1','col2','col3'])
for key,value in df.iteritems():
   print(key,value)

以下为显示结果，可以看到单独迭代每个列作为Series中的键值对。

col1 0    1.354356
1   -0.175100
2    0.537546
3   -0.978887
Name: col1, dtype: float64
col2 0    0.778495
1    0.679189
2    0.335301
3    0.477972
Name: col2, dtype: float64
col3 0   -1.194191
1   -1.853452
2    0.724990
3    0.337952
Name: col3, dtype: float64

iterrows()

返回一个迭代器，产生每个索引值以及包含每行数列的Series：

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

以下为显示结果，注意遍历的行，0，1，2是行索引， col1， col2，col3是列索引：

0 col1    1.354356
col2    0.778495
col3   -1.194191
Name: 0, dtype: float64
1 col1   -0.175100
col2    0.679189
col3   -1.853452
Name: 1, dtype: float64
2 col1    0.537546
col2    0.335301
col3    0.724990
Name: 2, dtype: float64
3 col1   -0.978887
col2    0.477972
col3    0.337952
Name: 3, dtype: float64

itertuples()

itertuples()方法将DataFrame中的每一行返回一个产生一个命名元组的迭代器，元组的第一个元素将是行的相应索引值，而剩余的值是行值。

for row in df.itertuples():
    print (row)

以下为显示结果：

Pandas(Index=0, col1=1.3543556235238388, col2=0.7784953789921948, col3=-1.1941906933179085)
Pandas(Index=1, col1=-0.17509995737644835, col2=0.6791890052855932, col3=-1.8534521433267033)
Pandas(Index=2, col1=0.5375458997770433, col2=0.33530079885792796, col3=0.7249895409208398)
Pandas(Index=3, col1=-0.9788868583861823, col2=0.47797217991709673, col3=0.3379524503396801)

不要在迭代时修改对象，不会作用于原始对象的。

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原始发表：2019.04.01 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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