首先，这四个函数都是遍历df的方法。loc与iloc不使用循环，使用方法均为 df.loc[index,:]【】前后用逗号隔开，前边表示行的索引，后边表示列的索引，loc可使用列名称，与行号或列号索引，冒号表示全部的意思，如代码中就表示返回某一行的所有列内容，该方法只能用于修改或者增加某列的值。
而iterrows与iteritems要使用for循环，遍历每一个元素。遍历又分逐行遍历和逐列遍历。前者为遍历每一行，后者为遍历每一列
这里的iterrows()返回值为元组,(index,row)
上面的代码里，for循环定义了两个变量，index，row，那么返回的元组，index=index，row=row.
row就是整个元组 for index, row in df.iterrows(): # df.iloc print(df.loc[index,:])
index返回每行的行索引，row返回每行的所有列元素，等于是带有列名称的一个序列
1、构建dataframe
df = pd.DataFrame([(‘E146’, 100.92, ‘[-inf ~ -999998.0]’),(‘E138’, 107.92, ‘[-999998.0 ~ 2]’),(‘E095’, 116.92, ‘[1.5 ~ 3.5]’)],columns = [‘name’, ‘score’, ‘value’])
Out[11]:
name score value
0 E146 100.92 [-inf ~ -999998.0]
1 E138 107.92 [-999998.0 ~ 2]
2 E095 116.92 [1.5 ~ 3.5]
2、逐行操作，其实就是调用DataFrame的iterrows()函数
for row_index, row in df.iterrows():
print(‘行号：’, row_index)
print(‘第{} 行的值: ‘.format(row_index))
print(row)
print(‘第{} 行 value 列的值: ‘.format(row_index), row[‘value’])
结果：
行号： 0
第0 行的值:
name E146
score 100.92
value [-inf ~ -999998.0]
Name: 0, dtype: object
第0 行 value 列的值: [-inf ~ -999998.0]
行号： 1
第1 行的值:
name E138
score 107.92
value [-999998.0 ~ 2]
Name: 1, dtype: object
第1 行 value 列的值: [-999998.0 ~ 2]
行号： 2
第2 行的值:
name E095
score 116.92
value [1.5 ~ 3.5]
Name: 2, dtype: object
第2 行 value 列的值: [1.5 ~ 3.5]
3、逐列操作，其实就是调用DataFrame的iteritems()函数
for col_index, col_value in df.iteritems():
print(‘列名：’, col_index)
print(‘{} 列的值：’.format(col_index))
print(col_value)
结果：
列名： name
name 列的值：
0 E146
1 E138
2 E095
Name: name, dtype: object
列名： score
score 列的值：
0 100.92
1 107.92
2 116.92
Name: score, dtype: float64
列名： value
value 列的值：
0 [-inf ~ -999998.0]
1 [-999998.0 ~ 2]
2 [1.5 ~ 3.5]
Name: value, dtype: object
总结：
df.iterrows() 是取出df的每一行
df.iteritems() 是取出df的每一列
ps：如果df比较大。建议不要使用如上方式。考虑使用df的map()、apply()、applymap()等方法
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Original: https://blog.csdn.net/weixin_43789661/article/details/121379445
Author: 道上
Title: 遍历Dataframe的每个元素及loc与iloc函数与iterrows与iteritems函数用法
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