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在Pandas DataFrame上迭代以提取数据

是指通过遍历DataFrame的行或列来获取其中的数据。

在Pandas中,可以使用iterrows()方法来迭代DataFrame的行,该方法返回一个迭代器,每次迭代返回一个包含行索引和行数据的元组。可以通过元组的方式来访问行中的每个元素。

示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [28, 32, 45],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 迭代DataFrame的行
for index, row in df.iterrows():
    print(f"Index: {index}")
    print(f"Name: {row['Name']}")
    print(f"Age: {row['Age']}")
    print(f"City: {row['City']}")
    print()

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
Index: 0
Name: Tom
Age: 28
City: New York

Index: 1
Name: Nick
Age: 32
City: Paris

Index: 2
Name: John
Age: 45
City: London

除了使用iterrows()方法迭代DataFrame的行,还可以使用iteritems()方法迭代DataFrame的列。该方法返回一个迭代器,每次迭代返回一个包含列名和列数据的元组。可以通过元组的方式来访问列中的每个元素。

示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [28, 32, 45],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 迭代DataFrame的列
for column, series in df.iteritems():
    print(f"Column: {column}")
    print(f"Data: {series.values}")
    print()

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
Column: Name
Data: ['Tom' 'Nick' 'John']

Column: Age
Data: [28 32 45]

Column: City
Data: ['New York' 'Paris' 'London']

总结:

  • 在Pandas DataFrame上迭代以提取数据可以使用iterrows()方法迭代行,或者使用iteritems()方法迭代列。
  • 迭代行时,可以通过元组的方式访问每个元素,其中元组的第一个元素是行索引,第二个元素是行数据。
  • 迭代列时,可以通过元组的方式访问每个元素,其中元组的第一个元素是列名,第二个元素是列数据。

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