在对DataFrame数据进行处理时，存在需要对数据内容进行遍历的场景。因此记录一下按照行，列遍历的几种方式。
1. 使用loc或iloc方法
- loc：表示location，填写内容为行的值或者列表，若填写内容为值，则返回对应行的内容（Series类型）；若填写内容为列表，则返回对应行的内容（DataFrame类型）
- iloc：表示integer+location，填写内容为行的索引（int类型）或者列表，返回内容与loc相同。
因此若需要按照行进行遍历时，
2. 使用iterrows()方法
- 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
因此可以直接使用iterrows()方法，获取得到行内容
代码如下：
data = {'a': {'x': [1, 1], 'y': [2, 1], 'z': [3, 1]},
'b': {'x': [1, 2], 'y': [2, 2], 'z': [3, 2]},
'c': {'x': [1, 3], 'y': [2, 3], 'z': [3, 3]}}
data_pd = pd.DataFrame(data)
print(data_pd)
for row in data_pd.index:
print(data_pd.loc[row]['a'])
for row_id in range(data_pd.shape[0]):
print(data_pd.iloc[row_id]['a'])
for index, row in data_pd.iterrows():
print(row['a'])
运行结果，三种方法结果相同：
a b c
x [1, 1] [1, 2] [1, 3]
y [2, 1] [2, 2] [2, 3]
z [3, 1] [3, 2] [3, 3]
[1, 1]
[2, 1]
[3, 1]
1. 使用列索引方式
DataFrame可以直接使用[列名称]的方式获取列的值，即 data_pd['a']即可得到列内容。
因此若需要按照列进行遍历时，
2. 使用iteritems()方法
- 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
因此可以直接使用iteritems()方法，获取得到列内容
代码如下：
data = {'a': {'x': [1, 1], 'y': [2, 1], 'z': [3, 1]},
'b': {'x': [1, 2], 'y': [2, 2], 'z': [3, 2]},
'c': {'x': [1, 3], 'y': [2, 3], 'z': [3, 3]}}
data_pd = pd.DataFrame(data)
print(data_pd)
for col in data_pd.columns:
print(data_pd[col].iloc[0])
for index, col in data_pd.iteritems():
print(col.iloc[0])
运行结果，两种方法结果相同：
a b c
x [1, 1] [1, 2] [1, 3]
y [2, 1] [2, 2] [2, 3]
z [3, 1] [3, 2] [3, 3]
[1, 1]
[1, 2]
[1, 3]
Original: https://blog.csdn.net/weixin_43115411/article/details/126030711
Author: 琲世
Title: Python pandas 按行、按列遍历DataFrame
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/674341/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！