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  • pandas——iterrows和iteritems

    import pandas as pd
    import numpy as np
    df1= pd.DataFrame({'第一列':[111,222,333,444,555,666],'第二列':[11,22,33,44,55,66],'第三列':['shu1','shun2','shun3','shun4','shun5','shun6']},index=np.arange(0,6))
    #循环index 和对应的行
    for row_index,row in df1.iterrows():
        print(row_index)
        print(row)
    print("-"*50)
    #循环列,和对应的列名
    for key ,values in df1.iteritems():
        print(key)
        print(values)
    print("-"*50)
    #和iterrows功能类似,只不过返回的是元组
    for row in df1.itertuples():
        print(row)

    输出的结果依次是

    0
    第一列 111
    第二列 11
    第三列 shu1
    Name: 0, dtype: object
    1
    第一列 222
    第二列 22
    第三列 shun2
    Name: 1, dtype: object
    2
    第一列 333
    第二列 33
    第三列 shun3
    Name: 2, dtype: object
    3
    第一列 444
    第二列 44
    第三列 shun4
    Name: 3, dtype: object
    4
    第一列 555
    第二列 55
    第三列 shun5
    Name: 4, dtype: object
    5
    第一列 666
    第二列 66
    第三列 shun6
    Name: 5, dtype: object
    --------------------------------------------------
    第一列
    0 111
    1 222
    2 333
    3 444
    4 555
    5 666
    Name: 第一列, dtype: int64
    第二列
    0 11
    1 22
    2 33
    3 44
    4 55
    5 66
    Name: 第二列, dtype: int64
    第三列
    0 shu1
    1 shun2
    2 shun3
    3 shun4
    4 shun5
    5 shun6
    Name: 第三列, dtype: object
    --------------------------------------------------
    Pandas(Index=0, 第一列=111, 第二列=11, 第三列='shu1')
    Pandas(Index=1, 第一列=222, 第二列=22, 第三列='shun2')
    Pandas(Index=2, 第一列=333, 第二列=33, 第三列='shun3')
    Pandas(Index=3, 第一列=444, 第二列=44, 第三列='shun4')
    Pandas(Index=4, 第一列=555, 第二列=55, 第三列='shun5')
    Pandas(Index=5, 第一列=666, 第二列=66, 第三列='shun6')

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