是的,可以使用Pandas库中的多种方法来遍历DataFrame。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
for index, row in df.iterrows():
print(index, row['A'], row['B'])
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import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
for row in df.itertuples():
print(row.Index, row.A, row.B)
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import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
for column, series in df.iteritems():
print(column, series.values)
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import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 对每一行应用自定义函数
def custom_function(row):
return row['A'] + row['B']
df['C'] = df.apply(custom_function, axis=1)
# 对每一列应用自定义函数
def custom_function(column):
return column.mean()
df['D'] = df.apply(custom_function, axis=0)
print(df)
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以上是遍历Pandas DataFrame的几种常用方法,根据具体需求选择合适的方法进行遍历。
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