在pandas数据框中迭代列可以通过以下几种方式实现:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
for column in df:
print(column)
输出:
A
B
这种方式会迭代数据框的列名。
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:
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。
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:
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。
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:
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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