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

使用df.iloc[]。例如，使用数据帧“rows_df”：

要从特定行获取值，可以将数据帧转换为ndarray。

然后选择行和列值，如下所示：

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'])

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]

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)

为了循环数据帧中的所有行并方便地使用每行的值，可以将命名元组转换为ndarray。例如：

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [0.1, 0.2]}, index=['a', 'b'])

在行上循环：

for row in df.itertuples(index=False, name='Pandas'):
    print np.asarray(row)

结果是：

[ 1.   0.1]
[ 2.   0.2]

请注意，如果index=True，则将索引添加为元组的第一个元素，这对于某些应用程序来说可能是不可取的。

您应该使用df.iterrows（）。虽然逐行迭代不是特别有效，因为必须创建Series对象。

推荐文章