Python Pandas DataFrame iterrows方法用法及代碼示例

例子

基本用法

考慮以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({"A":["a","b"],"B":["c","d"]})
df



   A  B
0  a  c
1  b  d

迭代行：

for row_name, content in df.iterrows():
   print("row_name:", row_name)
   print(content)



row_name: 0
A    a
B    c
Name: 0, dtype: object

row_name: 1
A    b
B    d
Name: 1, dtype: object

強製鑄造

iterrows(~) 方法以 Series 形式返回行值。當您的行值包含多種數據類型時，這可能會出現問題，因為 Series 隻能保存一種數據類型。為了解決這個問題，iterrows() 選擇可以容納所有行值的數據類型。

例如，考慮以下 DataFrame：

df = pd.DataFrame({"A":[1,2],"B":[3.0,4.0]})
df



   A  B
0  1  3.0
1  2  4.0

此處，第一列的類型為 int ，第二列的類型為 float 。

我們迭代行：

for row_name, content in df.iterrows():
   print("row_name:", row_name)
   print(content)



row_name: 0
A    1.0
B    3.0
Name: 0, dtype: float64

row_name: 1
A    2.0
B    4.0
Name: 1, dtype: float64

請注意 A 列對應的值是如何從 int 轉換為 float 的。這是因為 float 比 int 更通用。