pandas實現(xiàn)按行遍歷dataframe的方法(itertuples，iterrows)
1. 以命名元組的形式遍歷DataFrame行
pandas.DataFrame.itertuples
DataFrame.itertuples(index=True, name='Pandas')
關鍵字參數(shù)：index
默認為True，所需為布爾值。當值為True時，將索引作為元組的第一個元素返回。
關鍵字參數(shù)：name
默認為“Pandas”，所需為字符串或None。命名返回的元組的名稱，當為None時，返回普通元組。
返回：iterator
迭代器：用于返回DataFrame每行形成的命名元組，命名元組的第一個字段可能是索引，其余字段是列值。
tips：當列名是無效的Python標識符、或重復值、或以下劃線開頭時，該列名會以當前位置重命名。
示例：簡單使用itertuples，不設置index和name
>>> df = pd.DataFrame({'num_legs': [4, 2], 'num_wings': [0, 2]},
... index=['dog', 'hawk'])
>>> df
num_legs num_wings
dog 4 0
hawk 2 2
>>> for row in df.itertuples():
... print(row)
...
Pandas(Index='dog', num_legs=4, num_wings=0)
Pandas(Index='hawk', num_legs=2, num_wings=2)示例：設置index=False以取消索引為首個字段
>>> for row in df.itertuples(index=False): ... print(row) ... Pandas(num_legs=4, num_wings=0) Pandas(num_legs=2, num_wings=2)
示例：自定義元組名稱
>>> for row in df.itertuples(name='Animal'): ... print(row) ... Animal(Index='dog', num_legs=4, num_wings=0) Animal(Index='hawk', num_legs=2, num_wings=2)
2. 以 (index, Series) 對的形式遍歷 DataFrame行
pandas.DataFrame.iterrows
返回：index
標簽或標簽元組。即行索引或多維索引元組。
返回：Series
以Series形式展示該行的數(shù)據(jù)。
示例：直接使用iterrows
由于 iterrows 會為每一行返回一個 Series，因此不會跨行保留 dtypes（DataFrames 的 dtypes 會跨列保留）。
>>> df = pd.DataFrame([[1, 1.5]], columns=['int', 'float']) >>> row = next(df.iterrows())[1] >>> row int 1.0 float 1.5 Name: 0, dtype: float64 >>> print(row['int'].dtype) float64 >>> print(df['int'].dtype) int64
為了在遍歷行時保留 dtypes，最好使用 itertuples()，它返回值的命名元組，通常比 iterrows 更快。
tips：永遠不要修改正在迭代的內容。這并不能保證在所有情況下都有效。根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，迭代器返回的是副本而不是視圖，對其寫入不會有任何影響。
到此這篇關于pandas實現(xiàn)按行遍歷dataframe的方法(itertuples，iterrows)的文章就介紹到這了,更多相關pandas 按行遍歷dataframe內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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