Python如何遍历DataFrame？

发布时间：2023-05-10

一、DataFrame的基本概念

在Python中，DataFrame是一个非常常用的数据结构，它是一个二维的表格，每个列可以是不同的数据类型（例如数字、字符串、布尔值等），而且可以自定义行标签和列标签。通过pandas库中的DataFrame类，我们可以轻松地读取、写入、操作和可视化这些数据。 下面是一个简单的示例代码，演示如何创建一个DataFrame：

import pandas as pd
data = {'姓名': ['小明', '小红', '小华'],
        '年龄': [18, 19, 20],
        '成绩': [90, 95, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果为：

   姓名  年龄  成绩
0  小明  18  90
1  小红  19  95
2  小华  20  80

二、DataFrame的遍历方式

1. 按列遍历

最常见的遍历方式是按列遍历。我们可以使用DataFrame的列名来访问每一列，然后通过for循环遍历每个元素。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
data = {'姓名': ['小明', '小红', '小华'],
        '年龄': [18, 19, 20],
        '成绩': [90, 95, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
for column in df:
    print(df[column])

输出结果为：

0    小明
1    小红
2    小华
Name: 姓名, dtype: object
0    18
1    19
2    20
Name: 年龄, dtype: int64
0    90
1    95
2    80
Name: 成绩, dtype: int64

我们也可以通过使用iteritems()函数，返回每个列名和列本身的一个元组。下面是示例代码：

import pandas as pd
data = {'姓名': ['小明', '小红', '小华'],
        '年龄': [18, 19, 20],
        '成绩': [90, 95, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
for column_name, column_data in df.iteritems():
    print(f"列名：{column_name}")
    print(f"列：{column_data}")

输出结果如下：

列名：姓名
列：0    小明
1    小红
2    小华
Name: 姓名, dtype: object
列名：年龄
列：0    18
1    19
2    20
Name: 年龄, dtype: int64
列名：成绩
列：0    90
1    95
2    80
Name: 成绩, dtype: int64

2. 按行遍历

按行遍历可以使用iterrows()函数，它会返回每一行的索引和行本身的元组。下面是示例代码：

import pandas as pd
data = {'姓名': ['小明', '小红', '小华'],
        '年龄': [18, 19, 20],
        '成绩': [90, 95, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
for row_index, row_data in df.iterrows():
    print(f"行索引：{row_index}")
    print(f"行：{row_data}")

输出结果为：

行索引：0
行：姓名    小明
年龄    18
成绩    90
Name: 0, dtype: object
行索引：1
行：姓名    小红
年龄    19
成绩    95
Name: 1, dtype: object
行索引：2
行：姓名    小华
年龄    20
成绩    80
Name: 2, dtype: object

3. 迭代器（itertuples()）

除了以上两种方法，pandas还提供了itertuples()方法来遍历DataFrame。itertuples()返回一个迭代器，每次迭代返回一个包含行的所有列的元组。下面是示例代码：

import pandas as pd
data = {'姓名': ['小明', '小红', '小华'],
        '年龄': [18, 19, 20],
        '成绩': [90, 95, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
for row in df.itertuples():
    print(row)

输出结果为：

Pandas(Index=0, 姓名='小明', 年龄=18, 成绩=90)
Pandas(Index=1, 姓名='小红', 年龄=19, 成绩=95)
Pandas(Index=2, 姓名='小华', 年龄=20, 成绩=80)

三、DataFrame遍历小结

以上介绍的三种遍历方式，在实际应用中都非常常用。按列遍历通常用于查找某一列的特定元素，按行遍历通常用于遍历所有数据或者进行条件判断，而迭代器则可以用于在遍历时同时访问行和列的值。 以上内容仅仅是pandas库中DataFrame遍历的冰山一角。在实际应用中，我们还需要考虑到DataFrame的大小、检索速度等因素，选择合适的遍历方式进行操作。希望本文内容能为读者提供一些思路和参考。

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