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在pandas中遍历字典

可以使用iterrows()或itertuples()方法。这两种方法都可以遍历DataFrame中的每一行数据,并返回索引和对应的值。

  1. 使用iterrows()方法遍历字典:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [28, 32, 45],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历字典
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']}")

输出结果:

代码语言:txt
复制
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
  1. 使用itertuples()方法遍历字典:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [28, 32, 45],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历字典
for row in df.itertuples():
    print(f"Index: {row.Index}")
    print(f"Name: {row.Name}")
    print(f"Age: {row.Age}")
    print(f"City: {row.City}")

输出结果:

代码语言:txt
复制
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

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