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

有时,有用的模式是:

# Borrowing @KutalmisB df example
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [0.1, 0.2]}, index=['a', 'b'])
# The to_dict call results in a list of dicts
# where each row_dict is a dictionary with k:v pairs of columns:value for that row
for row_dict in df.to_dict(orient='records'):
    print(row_dict)

结果是:

{'col1':1.0, 'col2':0.1}
{'col1':2.0, 'col2':0.2}

其他回答

首先考虑是否真的需要迭代DataFrame中的行。请参阅此答案以了解备选方案。

如果仍然需要迭代行,可以使用以下方法。请注意其他答案中未提及的一些重要注意事项。

DataFrame.iterrows()对于索引,df.iterrows()中的行:打印(行[“c1”],行[“c2”])DataFrame.itertuples()对于df.itertuples中的行(索引=True,名称=“标准”):打印(第c1行,第c2行)

itertples()应该比iterrows()快

但请注意,根据文件(熊猫目前为0.24.2):

iterrows:dtype可能在行与行之间不匹配

因为iterrows为每一行返回一个Series,所以它不会跨行保留数据类型(数据帧的数据类型跨列保留)。为了在遍历行时保留数据类型,最好使用itertples(),它返回值的namedtuples,通常比iterrows()快得多

iterrows:不修改行

您不应该修改正在迭代的内容。这并不能保证在所有情况下都有效。根据数据类型的不同,迭代器返回的是副本而不是视图,写入它不会产生任何影响。

请改用DataFrame.apply():

    new_df = df.apply(lambda x: x * 2, axis = 1)

迭代:

如果列名是无效的Python标识符、重复或以下划线开头,则将重命名为位置名。对于大量列(>255),将返回常规元组。

有关详细信息,请参阅panda迭代文档。

有时,有用的模式是:

# Borrowing @KutalmisB df example
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [0.1, 0.2]}, index=['a', 'b'])
# The to_dict call results in a list of dicts
# where each row_dict is a dictionary with k:v pairs of columns:value for that row
for row_dict in df.to_dict(orient='records'):
    print(row_dict)

结果是:

{'col1':1.0, 'col2':0.1}
{'col1':2.0, 'col2':0.2}

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'])

本例使用iloc隔离数据帧中的每个数字。

import pandas as pd

 a = [1, 2, 3, 4]
 b = [5, 6, 7, 8]

 mjr = pd.DataFrame({'a':a, 'b':b})

 size = mjr.shape

 for i in range(size[0]):
     for j in range(size[1]):
         print(mjr.iloc[i, j])

我们有多种选择来做同样的事情,很多人都分享了他们的答案。

我发现以下两种方法既简单又有效:

DataFrame.iterrows()DataFrame.itertuples()

例子:

 import pandas as pd
 inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]
 df = pd.DataFrame(inp)
 print (df)

 # With the iterrows method

 for index, row in df.iterrows():
     print(row["c1"], row["c2"])

 # With the itertuples method

 for row in df.itertuples(index=True, name='Pandas'):
     print(row.c1, row.c2)

注意:itertples()应该比iterrows()快