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DataFrame.iterrows函数

如果要遍历DataFrame以对每行执行一些操作，则可以在Pandas中使用iterrows()函数。Pandas使用三个函数来迭代DataFrame的行，即iterrows()，iteritems()和itertuples()。

迭代行:

iterrows()负责遍历DataFrame的每一行。它返回一个迭代器，该迭代器包含作为Series的每一行的索引和数据。

此函数返回每个索引值以及包含每一行数据的序列。

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iterrows() - 用于将行作为(index，Series)对进行迭代。
iteritems() - 用于迭代(key，value)对。
itertuples() - 用于将行作为命名元组进行迭代。

Yields:

index - 返回行的索引和MultiIndex的元组。
data - 以行的形式返回该行的数据。
it - 返回在框架的行上进行迭代的生成器。

例1

复制代码

import pandas as pd
import numpy as np

info = pd.DataFrame(np.random.randn(4,2),columns = ['col1','col2'])
for row_index,row in info.iterrows():
   print (row_index,row)

输出

0   name        John
     degree      B.Tech
score         90
Name: 0, dtype: object

1 name      Learnfk
degree    B.Com
score        40
Name: 1, dtype: object

2 name      Alexander
degree        M.Com
score            80
Name: 2, dtype: object

3 name      William
degree     M.Tech
score          98
Name: 3, dtype: object

例2

复制代码

# importing pandas module  
import pandas as pd  
     
# 从csv文件制作数据框
data = pd.read_csv("aa.csv")  
  
for i, j in data.iterrows(): 
    print(i, j) 
    print()

输出

0           Name                  Hire Date     Salary            Leaves Remaining    0   John Idle                  03/15/14     50...
Name: 0, dtype: object

1           Name                  Hire Date     Salary            Leaves Remaining    1     Learnfk Gilliam        06/01/15      65000...
Name: 1, dtype: object

2           Name                  Hire Date     Salary            Leaves Remaining    2     Parker Chapman   05/12/14      45000.0   ...
Name: 2, dtype: object

3           Name                  Hire Date     Salary            Leaves Remaining    3     Jones Palin             11/01/13     700...
Name: 3, dtype: object

4           Name                  Hire Date     Salary            Leaves Remaining    4     Terry Gilliam          08/12/14     4800...
Name: 4, dtype: object

5           Name                  Hire Date     Salary            Leaves Remaining    5     Michael Palin         05/23/13     66000...
Name: 5, dtype: object

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