pandas實(shí)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(guān)鍵字參數(shù)：index
默認(rèn)為True，所需為布爾值。當(dāng)值為T(mén)rue時(shí)，將索引作為元組的第一個(gè)元素返回。
關(guān)鍵字參數(shù)：name
默認(rèn)為“Pandas”，所需為字符串或None。命名返回的元組的名稱(chēng)，當(dāng)為None時(shí)，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(gè)字段可能是索引，其余字段是列值。
tips：當(dāng)列名是無(wú)效的Python標(biāo)識(shí)符、或重復(fù)值、或以下劃線(xiàn)開(kāi)頭時(shí)，該列名會(huì)以當(dāng)前位置重命名。
示例：簡(jiǎn)單使用itertuples，不設(shè)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(shè)置index=False以取消索引為首個(gè)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(chēng)
>>> 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(duì)的形式遍歷 DataFrame行
pandas.DataFrame.iterrows
返回：index
標(biāo)簽或標(biāo)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(huì)為每一行返回一個(gè) Series，因此不會(huì)跨行保留 dtypes（DataFrames 的 dtypes 會(huì)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(shí)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(yuǎn)不要修改正在迭代的內(nèi)容。這并不能保證在所有情況下都有效。根據(jù)數(shù)據(jù)類(lèi)型的不同，迭代器返回的是副本而不是視圖，對(duì)其寫(xiě)入不會(huì)有任何影響。
到此這篇關(guān)于pandas實(shí)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(guān)pandas 按行遍歷dataframe內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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