Jos haluat silmukan DataFramen yli suorittaaksesi joitain toimintoja jokaiselle riville, voit käyttää iterrows()-toimintoa Pandasissa.
Pandat käyttävät kolmea funktiota iterointiin DataFramen rivien yli, eli iterrows(), iteritems() ja itertuples().
Iteroi rivejä Panda-iterrowilla:
Iterrows () vastaa silmukasta jokaisen DataFramen rivin läpi. Se palauttaa iteraattorin, joka sisältää indeksin ja kunkin rivin tiedot sarjana.
Meillä on seuraava toiminto nähdäksesi iteraattorin sisällön.
Tämä funktio palauttaa jokaisen indeksiarvon sekä sarjan, joka sisältää kunkin rivin tiedot.
Tuotot:
Esimerkki1
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)
Lähtö
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
Esimerkki2
# 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()
Lähtö
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