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如何在pandas数据框列中迭代

在pandas数据框中迭代列可以通过以下几种方式实现:

  1. 使用for循环迭代列名:
代码语言:txt
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import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

for column in df:
    print(column)

输出:

代码语言:txt
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A
B

这种方式会迭代数据框的列名。

  1. 使用iteritems()方法迭代列:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

for column, values in df.iteritems():
    print(column)
    print(values)

输出:

代码语言:txt
复制
A
0    1
1    2
2    3
Name: A, dtype: int64
B
0    4
1    5
2    6
Name: B, dtype: int64

这种方式会迭代每一列的列名和对应的值。

  1. 使用iterrows()方法迭代行,然后通过列名获取对应的值:
代码语言:txt
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import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

for index, row in df.iterrows():
    print(row['A'])
    print(row['B'])

输出:

代码语言:txt
复制
1
4
2
5
3
6

这种方式会迭代每一行,然后通过列名获取对应的值。

  1. 使用itertuples()方法迭代行,返回一个命名元组:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

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

输出:

代码语言:txt
复制
1
4
2
5
3
6

这种方式会迭代每一行,返回一个命名元组,可以通过属性名获取对应的值。

以上是在pandas数据框列中迭代的几种常见方式。在实际应用中,根据具体的需求选择合适的方式进行迭代操作。

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