一、dataframe循环简介
dataframe是Python中pandas库中的一种数据结构，广泛应用于数据分析和处理中。数据框（dataframe）是一个由行和列组成的表格型数据结构，行标为index，列标为columns，也可以理解为分别表示横向和纵向的二维ndarray，是Series的容器。在很多数据分析场景下，需要对dataframe中的数据进行逐行或逐个元素的操作，这就需要使用到dataframe循环。
import pandas as pd
# 构造一个dataframe
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})
# 输出dataframe的每一行
for index, row in df.iterrows():
print(row['name'], row['age'])
二、逐行遍历
在数据分析场景中，需要对数据框中的数据进行逐行处理，这就需要使用到逐行遍历方法iterrows。iterrows方法会遍历每一行并返回index和对应的一整行Series对象，通过访问Series对象中的元素，就可以实现对每个元素的访问。
下面使用示例展示如何使用iterrows方法逐行遍历dataframe：
import pandas as pd
# 构造一个dataframe
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})
# 输出dataframe的每一行
for index, row in df.iterrows():
print(row['name'], row['age'])
输出结果：
Alice 25
Bob 30
Charlie 35
通过遍历每一行，可以通过访问Series对象中的元素实现对每个元素的访问和操作。
三、逐列遍历
除了逐行遍历，还有一种常见需要是对每一列进行遍历操作。一般情况下，需要对列进行遍历时都是要进行某种统计或计算操作，比如求每一列的平均值、标准差等等。
下面使用示例展示如何使用dataframe的loc方法和iteritems方法进行逐列遍历：
import pandas as pd
# 构造一个dataframe
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})
# 逐列遍历
for column_name, column_data in df.iteritems():
print(column_name)
print(column_data)
输出结果：
name
0 Alice
1 Bob
2 Charlie
Name: name, dtype: object
age
0 25
1 30
2 35
Name: age, dtype: int64
通过遍历每一列，使用pandas中的方法对每列进行统计和计算。
四、apply方法遍历
apply方法是pandas库中最常用的一个方法，通过使用apply方法可以快速对dataframe中的每个元素进行操作。
下面使用示例展示如何使用apply方法实现逐行操作：
import pandas as pd
# 构造一个dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# apply方法对每个元素进行操作
df.apply(lambda x: x*2)
输出结果：
A B
0 2 8
1 4 10
2 6 12
apply方法可以对所有元素进行操作，包括数值类型和字符串类型。
五、条件遍历
在数据分析场景下，经常需要根据某些条件对dataframe进行过滤，并对满足条件的数据进行统计和计算。
下面使用示例展示如何使用条件判断对dataframe进行过滤和统计：
import pandas as pd
# 构造一个dataframe
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})
# 满足条件的数据
df_filtered = df[df['age']>30]
# 统计满足条件的数据个数
count_filtered = len(df_filtered)
# 输出结果
print(df_filtered)
print(count_filtered)
输出结果：
name age
2 Charlie 35
1
通过条件判断，可以快速对dataframe进行过滤和统计。
总结
本文详细阐述了dataframe循环的几种常见方法，包括逐行遍历、逐列遍历、使用apply方法和条件遍历。这些方法在数据分析和处理中非常常用，掌握它们可以大大提高数据分析的效率。
