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Python-科学计算-pandas-10-df遍历

系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 pandas:0.19.2

  • 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化
  • 今天讲讲pandas模块
  • 实现对Dataframe的遍历

Part 1:目标

  1. pandas功能很强大,我们可以使用pandas直接读取数据库获取一个Df,也可以直接读取Excel获取一个Df,等等
  2. 那么对于生成的Df想获取其中每一个元素怎么实现呢?
  3. 本文就是实现对Df的遍历循环,获取每一行每一列的内容

结果如图

Part 2:代码

import pandas as pd
dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019-11-03", "2019-11-04", "2019-11-05",                   "2019-12-02", "2019-12-03", "2019-12-04", "2019-12-05"],          "pos": ["P1", "P2", "P3", "P4", "P5", "P6", "P7", "P8"],          "value1": [0.5, 0.8, 1.0, 2, 3, 5, 6, 7]}
df_1 = pd.DataFrame(dict_1, columns=["time", "pos", "value1"])df_1.set_index("pos", inplace=True)
print(df_1)print("\n")
for index, row in df_1.iterrows():    print(index)    print(row["time"])    print(row["value1"])    print("\n")    

代码截图

Part 3:部分代码解读

  1. for index, row in df_1.iterrows():,其中index为行索引的值,row表示这一行的一个Series,通过type函数获取其数据类型,如下图所示
  2. 那么除了这种遍历方式,还有其它吗? 答案肯定是有的
print(type(index))
print(type(row))

本文分享自微信公众号 - Python工程师(DatenSpiel),作者:壹章VBA

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2020-04-14

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