我有一个熊猫数据帧,df:

   c1   c2
0  10  100
1  11  110
2  12  120

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

有些库(例如我使用的Java互操作库)要求一次在一行中传递值,例如,如果是流数据。为了复制流式传输的特性,我将数据帧值逐一“流式传输”,我写了以下内容,这些内容不时会派上用场。

class DataFrameReader:
  def __init__(self, df):
    self._df = df
    self._row = None
    self._columns = df.columns.tolist()
    self.reset()
    self.row_index = 0

  def __getattr__(self, key):
    return self.__getitem__(key)

  def read(self) -> bool:
    self._row = next(self._iterator, None)
    self.row_index += 1
    return self._row is not None

  def columns(self):
    return self._columns

  def reset(self) -> None:
    self._iterator = self._df.itertuples()

  def get_index(self):
    return self._row[0]

  def index(self):
    return self._row[0]

  def to_dict(self, columns: List[str] = None):
    return self.row(columns=columns)

  def tolist(self, cols) -> List[object]:
    return [self.__getitem__(c) for c in cols]

  def row(self, columns: List[str] = None) -> Dict[str, object]:
    cols = set(self._columns if columns is None else columns)
    return {c : self.__getitem__(c) for c in self._columns if c in cols}

  def __getitem__(self, key) -> object:
    # the df index of the row is at index 0
    try:
        if type(key) is list:
            ix = [self._columns.index(key) + 1 for k in key]
        else:
            ix = self._columns.index(key) + 1
        return self._row[ix]
    except BaseException as e:
        return None

  def __next__(self) -> 'DataFrameReader':
    if self.read():
        return self
    else:
        raise StopIteration

  def __iter__(self) -> 'DataFrameReader':
    return self

可用于:

for row in DataFrameReader(df):
  print(row.my_column_name)
  print(row.to_dict())
  print(row['my_column_name'])
  print(row.tolist())

并保留正在迭代的行的值/名称映射。显然,它比上面提到的使用apply和Cython慢得多,但在某些情况下是必要的。

其他回答

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。

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。

DataFrame.iterrows是一个生成索引和行(作为一个系列)的生成器:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'c1': [10, 11, 12], 'c2': [100, 110, 120]})
df = df.reset_index()  # make sure indexes pair with number of rows

for index, row in df.iterrows():
    print(row['c1'], row['c2'])
10 100
11 110
12 120

有些库(例如我使用的Java互操作库)要求一次在一行中传递值,例如,如果是流数据。为了复制流式传输的特性,我将数据帧值逐一“流式传输”,我写了以下内容,这些内容不时会派上用场。

class DataFrameReader:
  def __init__(self, df):
    self._df = df
    self._row = None
    self._columns = df.columns.tolist()
    self.reset()
    self.row_index = 0

  def __getattr__(self, key):
    return self.__getitem__(key)

  def read(self) -> bool:
    self._row = next(self._iterator, None)
    self.row_index += 1
    return self._row is not None

  def columns(self):
    return self._columns

  def reset(self) -> None:
    self._iterator = self._df.itertuples()

  def get_index(self):
    return self._row[0]

  def index(self):
    return self._row[0]

  def to_dict(self, columns: List[str] = None):
    return self.row(columns=columns)

  def tolist(self, cols) -> List[object]:
    return [self.__getitem__(c) for c in cols]

  def row(self, columns: List[str] = None) -> Dict[str, object]:
    cols = set(self._columns if columns is None else columns)
    return {c : self.__getitem__(c) for c in self._columns if c in cols}

  def __getitem__(self, key) -> object:
    # the df index of the row is at index 0
    try:
        if type(key) is list:
            ix = [self._columns.index(key) + 1 for k in key]
        else:
            ix = self._columns.index(key) + 1
        return self._row[ix]
    except BaseException as e:
        return None

  def __next__(self) -> 'DataFrameReader':
    if self.read():
        return self
    else:
        raise StopIteration

  def __iter__(self) -> 'DataFrameReader':
    return self

可用于:

for row in DataFrameReader(df):
  print(row.my_column_name)
  print(row.to_dict())
  print(row['my_column_name'])
  print(row.tolist())

并保留正在迭代的行的值/名称映射。显然,它比上面提到的使用apply和Cython慢得多,但在某些情况下是必要的。