一尘不染

如何在 Pandas 中遍历 DataFrame 中的行

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我有一个DataFrame来自pandas的:

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

输出:

   c1   c2
0  10  100
1  11  110
2  12  120

现在我想遍历这个框架的行。对于每一行,我希望能够通过列名访问其元素(单元格中的值)。例如:

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

在 Pandas 中可以做到这一点吗?

我发现了这个类似的问题。但它并没有给我我需要的答案。例如,建议使用:

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

或者

for row in df.iterrows():

但我不明白row对象是什么以及如何使用它。


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2022-01-19

共1个答案

一尘不染

DataFrame.iterrows 是一个生成器,它同时产生索引和行(作为一个系列):

import pandas as pd

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

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


10 100
11 110
12 120
2022-01-19