首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

遍历数据有以下三种方法: 简单对上面三种方法进行说明: iterrows(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对,可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历,将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问。...示例数据 import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1’:11, ‘c2’:110}, {‘c1’:12, ‘c2’:123}] df =...(index) # 输出每行的索引值 1 2 row[‘name’] # 对于每一行,通过列名name访问对应的元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1

7.2K20
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Pandas库的基础使用系列---获取行和列

    前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,行的位置我们使用类似python中的切片语法。...大家还记得它们的区别吗?可以看看上一篇文章的内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4列这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称,所有指标这一列也计算在内了。...接下来我们再看看获取指定行指定列的数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单,大家要注意的是,这里的2并不算是所以哦,而是行名称,只不过是用了padnas自动帮我创建的行名称。...如果要使用索引的方式,要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单,接下来我们再看看如何获取多行多列。为了更好的的演示,咱们这次指定索引列df = pd.read_excel("..

    71100

    使用pandas筛选出指定列值所对应的行

    在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能: select * from table where column_name = some_value; pandas中获取数据的有以下几种方法...布尔索引 该方法其实就是找出每一行中符合条件的真值(true value),如找出列A中所有值等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...这个例子需要先找出符合条件的行所在位置 mask = df['A'] == 'foo' pos = np.flatnonzero(mask) # 返回的是array([0, 2, 4, 6, 7])...标签索引 如何DataFrame的行列都是有标签的,那么使用loc方法就非常合适了。...数据提取不止前面提到的情况,第一个答案就给出了以下几种常见情况:1、筛选出列值等于标量的行,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内的行

    19.3K10

    pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc。...目录 1.loc方法 (1)读取第二行的值 (2)读取第二列的值 (3)同时读取某行某列 (4)读取DataFrame的某个区域 (5)根据条件读取 (6)也可以进行切片操作 2.iloc方法 (1)...读取第二行的值 (2)读取第二行的值 (3)同时读取某行某列 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、列的名称或标签来索引 iloc:通过行、列的索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...[1,:] (2)读取第二列的值 # 读取第二列全部值 data2 = data.loc[ : ,"B"] 结果: (3)同时读取某行某列 # 读取第1行,第B列对应的值 data3...,"D","E"]] 结果: 2.iloc方法 iloc方法是通过索引行、列的索引位置[index, columns]来寻找值 (1)读取第二行的值 # 读取第二行的值,与loc方法一样 data1

    10.5K21

    用过Excel,就会获取pandas数据框架中的值、行和列

    在Python中,数据存储在计算机内存中(即,用户不能直接看到),幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列(标题)名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度,在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...获取1行 图7 获取多行 我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas中,这类似于如何索引/切片Python列表。...要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值,我们需要使用行和列的交集。...想想如何在Excel中引用单元格,例如单元格“C10”或单元格区域“C10:E20”。以下两种方法都遵循这种行和列的思想。 方括号表示法 使用方括号表示法,语法如下:df[列名][行索引]。

    19.4K60

    Pandas中如何查找某列中最大的值?

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题,问题如下:譬如我要查找某列中最大的值,如何做? 二、实现过程 这里他自己给了一个办法,而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()]),方法确实是可以行得通的,也能顺利地解决自己的问题。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题,感谢【瑜亮老师】给出的思路,感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。

    59610

    盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行(上篇)

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题,问题如下:大佬们,请教个小问题,我要查找某列中具体的值,譬如df[df['作者'] == 'abc'],但实际上这样子我找不到...但是粉丝改需求了,前提是我可能不知道大写还是小写,如何全部匹配出来?...给了一个指导,如下所示: 全部转大写或者小写你就不用考虑了 只是不确定你实际的代码场景。后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码,如下图所示: 顺利地解决了粉丝的问题。...但是粉丝的需求又发生了改变,下一篇文章我们一起来看看这个“善变”的粉丝提问。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

    34710

    标签制作软件如何制作1行多列的标签

    在使用标签制作软件制作标签时,我们需要根据标签纸的实际尺寸在标签软件中进行设置。因为只有将标签纸的实际尺寸跟标签软件中的纸张尺寸设置成一致的,才能打印到相应的纸张上。...例如常见的一行多列的标签该怎么设置呢?接下来就带大家学习下在标签制作软件中设置1行多列标签的方法: 1.打开标签制作软件,点击“新建”或者“文件-新建”,弹出文档设置对话框。...2.在文档设置-请选择打印机及纸张类型中,可以选择需要的打印机,纸张选择“自定义大小”宽度为标签尺寸加上边距及间距,高度为标签纸的高度。以下标签纸尺寸为自定义输入66*20。...点击下一步,根据标签纸的实际尺寸,设置一行多列的标签,这里以一行两列的标签为列。设置标签行数为1,列数为2。 点击下一步,设置页面边距,边距只需设置左右即可,标签纸的实际边距为1。...以上就是在标签制作软件中设置一行多列标签的方法,标签制作软件中的纸张尺寸要跟打印机首选项里面的纸张尺寸保持一致,如果打印机首选项里面没有所需的尺寸,可以点击新建,新建一个标签尺寸,这里就不演示了,具体的操作可以参考条码打印软件怎么自定义设置纸张尺寸

    2.7K90

    盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行(下篇)

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题,上一篇中已经给出了代码,粉丝自己可能还没有领悟明白,一用就废,遇到了问题。...Series来索引DataFrame result = df[mask] 你已经这就顺利地解决了粉丝的问题了?...能给你做出来,先实现就不错了,再想着优化的事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式的写法,总算是贴合了这个粉丝的需求。 如果要结合pandas的话,可以写为下图的代码: 至此,粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题,感谢【鶏啊鶏。】...、【论草莓如何成为冻干莓】、【冯诚】给出的思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

    35210

    盘点一个Pandas提取Excel列包含特定关键词的行(中篇)

    一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题,但是粉丝又改需求了,需求改来改去的,就是没个定数。 这里他的最新需求,如上图所示。...他的意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码,如下图所示: 顺利地解决了粉丝的问题。...可以看到,代码刚给出来,但是粉丝的需求又发生了改变,不过不慌,这里又给出了对应代码,如下图所示: 一看就会,一用就废,粉丝自己刚上手,套用到自己的数据里边,代码就失灵了。...下一篇文章,我们再来看这位粉丝新遇到的问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题,感谢【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出的思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

    24710

    Pandas处理csv表格的时候如何忽略某一列内容?

    一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【笑】的粉丝问了一个Pandas处理的问题,如下图所示。 下面是她的数据视图: 二、实现过程 这里【甯同学】给了一个解决方法。...只需要在读取的时候,加个index_col=0即可。 直接一步到位,简直太强了!...当然了,这个问题还可以使用usecols来解决,关于这个参数的用法,之前有写过,可以参考这个文章:盘点Pandas中csv文件读取的方法所带参数usecols知识。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要分享了Pandas处理csv表格的时候如何忽略某一列内容的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【笑】提问,感谢【甯同学】给出的代码和具体解析。

    2.2K20

    如何解决Xcode中的SIGABRT错误

    在本教程中,您将学习: 如何解决Xcode中的“ Signal SIGABRT”错误 如何在Xcode中使用某些调试工具 SIGABRT代表什么,其原因是什么 找到SIGABRT根本原因的3种方法 准备好...在编辑器中,我们看到可怕的线程1:信号SIGABRT错误。突出显示了编辑器中的第12行,即类的定义AppDelegate。 在底部,您会看到有用的调试输出。...iOS使用一种称为键值编码的机制来检查视图控制器具有的属性,因此它可以使用这些属性来引用其基于XIB创建的UI元素。 您现在如何解决该错误?...在这里,检查典型索引超出范围错误的堆栈跟踪。在下面的屏幕截图中,我们故意99从仅包含4个项目的数组中获取索引,从而导致了该错误。当应用崩溃时,bt可以告诉我们哪一行代码导致了错误。...使用异常断点收集SIGABRT崩溃的其他信息,然后在解决该错误后将其禁用(直到再次需要它)。

    6.2K20

    如何解决常见的 HTTP 错误代码

    有许多情况可能导致 Web 服务器响应具有特定错误代码的请求——我们将介绍常见的潜在原因和解决方案。...一般故障排除提示 使用 Web 浏览器测试 Web 服务器时,更改服务器后刷新浏览器 检查服务器日志以获取有关服务器如何处理请求的更多详细信息。...这意味着返回的实际状态代码取决于服务器软件如何处理特定错误——本指南通常应该为您指明正确的方向 现在您已经对 HTTP 状态代码有了一个高层次的了解,我们将看看常见的错误。...,您应该有一个很好的基础来解决 Web 服务器或应用程序的问题。...如果您遇到本指南中未提及的任何错误代码,或者您知道所描述的其他可能的解决方案,请随时在评论中讨论它们!

    4K20
    领券