怎么在python中實現(xiàn)按行遍歷Dataframe？相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

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Python的優(yōu)點有哪些

1、簡單易用，與C/C++、Java、C# 等傳統(tǒng)語言相比，Python對代碼格式的要求沒有那么嚴(yán)格；2、Python屬于開源的，所有人都可以看到源代碼，并且可以被移植在許多平臺上使用；3、Python面向?qū)ο螅軌蛑С置嫦蜻^程編程,也支持面向?qū)ο缶幊蹋?、Python是一種解釋性語言，Python寫的程序不需要編譯成二進(jìn)制代碼，可以直接從源代碼運行程序；5、Python功能強大，擁有的模塊眾多，基本能夠?qū)崿F(xiàn)所有的常見功能。

1、iterrows()方法

按行遍歷，將DataFrame的每一行迭代為(index, Series)對，可以通過row[name]對元素進(jìn)行訪問。

for index, row in df.iterrows():
    print row["c1"], row["c2"]

2、itertuples()方法

按行遍歷，將DataFrame的每一行迭代為元祖，可以通過row[name]對元素進(jìn)行訪問，比iterrows()效率高。

for row in df.itertuples(index=True, name='Pandas'):
    print getattr(row, "c1"), getattr(row, "c2")

3、iteritems()方法

按列遍歷，將DataFrame的每一列迭代為(列名, Series)對，可以通過row[index]對元素進(jìn)行訪問。

for date, row in df.iteritems():
    print(date)
for date, row in df.iteritems():
    print(row)
for date, row in df.iteritems():
    print(row[0], row[1], row[2])

看完上述內(nèi)容，你們掌握怎么在python中實現(xiàn)按行遍歷Dataframe的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

新聞名稱：怎么在python中實現(xiàn)按行遍歷Dataframe
本文URL：http://www.rwnh.cn/article36/igiosg.html

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