熊猫。Python 中的 DataFrame.iterrows()函数
原文:https://www.geesforgeks.org/pandas-data frame-ITER rows-function-in-python/
Pandas DataFrame.ITER rows()用于以(索引、序列)对的形式迭代 Pandas Data frame 行。这个函数遍历数据框列，它将返回一个元组，该元组的列名和内容以序列的形式出现。
语法:data frame.ITER row()
收益率: 指数- 该行的指数。多索引的元组 数据- 作为系列的行数据
返回: 它:一个遍历框架行的生成器
例 1:
有时我们需要在不使用任何循环的情况下遍历数据框的行和列，在这种情况下，Pandas DataFrame.iterrows()起着至关重要的作用。
蟒蛇 3
import pandas as pd
# Creating a data frame along with column name
df = pd.DataFrame([[2, 2.5, 100, 4.5, 8.8, 95]], columns=[
'int', 'float', 'int', 'float', 'float', 'int'])
# Iter over the data frame rows
# # using df.iterrows()
itr = next(df.iterrows())[1]
itr
输出:
在上面的例子中，我们使用Pandas data frame.iter rows()对数字数据帧行进行 ITER。
例 2:
蟒蛇 3
import pandas as pd
# Creating a data frame
df = pd.DataFrame([['Animal', 'Baby', 'Cat', 'Dog',
'Elephant', 'Frog', 'Gragor']])
# Itering over the data frame rows
# using df.iterrows()
itr = next(df.iterrows())[1]
itr
输出:
在上面的例子中，我们使用Pandas data frame.iterrow()对没有列名的数据帧进行迭代
注意:由于 iterrows 为每行返回一个 Series，因此不会跨行保留数据类型。
