如何在Pandas中迭代DataFrame中的行

我有一个熊猫数据帧，df：

如何迭代此数据帧的行？对于每一行，我希望能够通过列的名称访问其元素（单元格中的值）。例如：

for row in df.rows:
    print(row['c1'], row['c2'])

我发现了一个类似的问题，建议使用以下任一项：

for date, row in df.T.iteritems():

for row in df.iterrows():

但我不知道row对象是什么，以及如何使用它。

当前回答

对于查看和修改值，我将使用iterrows（）。在for循环中，通过使用元组解包（参见示例：i，row），我使用行仅查看值，并在需要修改值时使用i和loc方法。正如前面的回答所述，这里您不应该修改正在迭代的内容。

for i, row in df.iterrows():
    df_column_A = df.loc[i, 'A']
    if df_column_A == 'Old_Value':
        df_column_A = 'New_value'

在这里，循环中的行是该行的副本，而不是它的视图。因此，您不应该编写类似于行['a']='New_Value'的内容，它不会修改DataFrame。但是，您可以使用i和loc并指定DataFrame来完成这项工作。

其他回答

可以按如下方式使用df.iloc函数：

for i in range(0, len(df)):
    print(df.iloc[i]['c1'], df.iloc[i]['c2'])

您还可以进行NumPy索引，以实现更高的速度。它不是真正的迭代，但对某些应用程序来说，它比迭代好得多。

subset = row['c1'][0:5]
all = row['c1'][:]

您可能还希望将其强制转换为数组。这些索引/选择本来应该像NumPy数组一样，但我遇到了一些问题，需要转换

np.asarray(all)
imgs[:] = cv2.resize(imgs[:], (224,224) ) # Resize every image in an hdf5 file

要循环数据帧中的所有行，可以使用：

for x in range(len(date_example.index)):
    print date_example['Date'].iloc[x]

for i, row in df.iterrows():
    df_column_A = df.loc[i, 'A']
    if df_column_A == 'Old_Value':
        df_column_A = 'New_value'

我正在寻找如何迭代行和列，并在这里结束：

for i, row in df.iterrows():
    for j, column in row.iteritems():
        print(column)

推荐文章