目录
- 背景
- 小编环境
- 演示数据
- 方法1
- 方法2
背景
pandas在数据处理过程中，除了对整列字段进行处理之外，有时还需求对每一行进行遍历，来处理每行的数据。本篇文章介绍 2 种方法，来遍历pandas 的行数据
小编环境
import sys
print(\’python 版本：\’,sys.version.split(\’|\’)[0])
#python 版本： 3.11.5
import pandas as pd
print(pd.__version__)
#2.1.0
演示数据
方法1
pandas.DataFrame.itertuples：返回的是一个命名元组官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.itertuples.html
1. 无任何参数
import pandas as pd
data=pd.read_excel(\”data.xlsx\”)
for row in data.itertuples():
print(\”row:\”,row,\”\\n\”)
#row: Pandas(Index=0, 序号=1, 分割字符=\’1&1&1\’, 固定宽度=\’111\’)
print(\”type(row):\”,type(row),\”\\n\”)
#type(row): <class \’pandas.core.frame.Pandas\’>
print(\”row.序号:\”,row.序号)
#row.序号: 1
print(\”row.分割字符:\”,row.分割字符)
#row.分割字符: 1&1&1
print(\”row.固定宽度:\”,row.固定宽度)
#row.固定宽度: 111
break
2. 忽略掉索引
import pandas as pd
data=pd.read_excel(\”data.xlsx\”)
for row in data.itertuples(index=False): #忽律索引
print(\”row:\”,row,\”\\n\”)
#row: Pandas(序号=1, 分割字符=\’1&1&1\’, 固定宽度=\’111\’)
print(\”type(row):\”,type(row),\”\\n\”)
#type(row): <class \’pandas.core.frame.Pandas\’>
print(\”row.序号:\”,row.序号)
#row.序号: 1
print(\”row.分割字符:\”,row.分割字符)
#row.分割字符: 1&1&1
print(\”row.固定宽度:\”,row.固定宽度)
#row.固定宽度: 111
break
3. 对命名元组起别名
import pandas as pd
data=pd.read_excel(\”data.xlsx\”)
for row in data.itertuples(index=False,name=\”data\”):
print(\”row:\”,row,\”\\n\”)
#row: data(序号=1, 分割字符=\’1&1&1\’, 固定宽度=\’111\’)
print(\”type(row):\”,type(row),\”\\n\”)
#type(row): <class \’pandas.core.frame.data\’>
print(\”row.序号:\”,row.序号)
#row.序号: 1
print(\”row.分割字符:\”,row.分割字符)
#row.分割字符: 1&1&1
print(\”row.固定宽度:\”,row.固定宽度)
#row.固定宽度: 111
break
方法2
pandas.DataFrame.iterrows：返回(index, Series)元组官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.iterrows.html
import pandas as pd
data=pd.read_excel(\”data.xlsx\”)
for index,row in data.iterrows():
print(\”index:\”,index,\”\\n\”)
#index: 0
print(\”row:\”,row,\”\\n\”)
#row: 序号 1
#分割字符 1&1&1
#固定宽度 111
#Name: 0, dtype: object
print(\”type(row):\”,type(row),\”\\n\”)
#type(row): <class \’pandas.core.series.Series\’>
print(\”row[\’序号\’]:\”,row[\’序号\’])
#row[\’序号\’]: 1
print(\”row[\’分割字符\’]:\”,row[\’分割字符\’])
#row[\’分割字符\’]: 1&1&1
print(\”row[\’固定宽度\’]:\”,row[\’固定宽度\’])
#row[\’固定宽度\’]: 111
break
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