在Pandas DataFrame上迭代以提取数据
是指通过遍历DataFrame的行或列来获取其中的数据。
在Pandas中，可以使用iterrows()方法来迭代DataFrame的行，该方法返回一个迭代器，每次迭代返回一个包含行索引和行数据的元组。可以通过元组的方式来访问行中的每个元素。
示例代码如下：
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
'Age': [28, 32, 45],
'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)
# 迭代DataFrame的行
for index, row in df.iterrows():
print(f"Index: {index}")
print(f"Name: {row['Name']}")
print(f"Age: {row['Age']}")
print(f"City: {row['City']}")
print()输出结果如下：
Index: 0
Name: Tom
Age: 28
City: New York
Index: 1
Name: Nick
Age: 32
City: Paris
Index: 2
Name: John
Age: 45
City: London除了使用iterrows()方法迭代DataFrame的行，还可以使用iteritems()方法迭代DataFrame的列。该方法返回一个迭代器，每次迭代返回一个包含列名和列数据的元组。可以通过元组的方式来访问列中的每个元素。
示例代码如下：
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
'Age': [28, 32, 45],
'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)
# 迭代DataFrame的列
for column, series in df.iteritems():
print(f"Column: {column}")
print(f"Data: {series.values}")
print()输出结果如下：
Column: Name
Data: ['Tom' 'Nick' 'John']
Column: Age
Data: [28 32 45]
Column: City
Data: ['New York' 'Paris' 'London']总结：
- 在Pandas DataFrame上迭代以提取数据可以使用iterrows()方法迭代行，或者使用iteritems()方法迭代列。
- 迭代行时，可以通过元组的方式访问每个元素，其中元组的第一个元素是行索引，第二个元素是行数据。
- 迭代列时，可以通过元组的方式访问每个元素，其中元组的第一个元素是列名，第二个元素是列数据。
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