Ja vēlaties cilpu pāri DataFrame, lai veiktu dažas darbības katrā no rindām, varat izmantot funkciju iterrows() Pandas.
Pandas izmanto trīs funkcijas, lai iterētu pa DataFrame rindām, t.i., iterrows(), iteritems() un itertuples().
Iterēt rindas ar Pandas iterrows:
Iterrows () ir atbildīgas par cilpu caur katru DataFrame rindu. Tas atgriež iteratoru, kas satur indeksu un katras rindas datus kā sēriju.
Mums ir nākamā funkcija, lai redzētu iteratora saturu.
Šī funkcija atgriež katru indeksa vērtību kopā ar sēriju, kas satur datus katrā rindā.
Ienesīgums:
1. piemērs
import pandas as pd import numpy as np info = pd.DataFrame(np.random.randn(4,2),columns = ['col1','col2']) for row_index,row in info.iterrows(): print (row_index,row)
Izvade
0 name John degree B.Tech score 90 Name: 0, dtype: object 1 name Smith degree B.Com score 40 Name: 1, dtype: object 2 name Alexander degree M.Com score 80 Name: 2, dtype: object 3 name William degree M.Tech score 98 Name: 3, dtype: object
Piemērs2
# importing pandas module import pandas as pd # making data frame from csv file data = pd.read_csv('aa.csv') for i, j in data.iterrows(): print(i, j) print()
Izvade
0 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 0 John Idle 03/15/14 50... Name: 0, dtype: object 1 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 1 Smith Gilliam 06/01/15 65000... Name: 1, dtype: object 2 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 2 Parker Chapman 05/12/14 45000.0 ... Name: 2, dtype: object 3 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 3 Jones Palin 11/01/13 700... Name: 3, dtype: object 4 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 4 Terry Gilliam 08/12/14 4800... Name: 4, dtype: object 5 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 5 Michael Palin 05/23/13 66000... Name: 5, dtype: object