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如何使用pandas按行遍歷?

來源:千鋒教育
發(fā)布人:xqq
時間: 2023-11-23 20:48:52 1700743732

使用pandas按行遍歷是數(shù)據(jù)科學的常見需求之一。在本篇文章中,我們將從多個方面來詳細闡述如何使用pandas按行遍歷,包括遍歷、篩選、修改和使用apply函數(shù)進行行操作。

一、遍歷

pandas有多種遍歷方法。我們可以使用iterrows、itertuples和iteritems三種方法來訪問pandas數(shù)據(jù)幀的每一行。其中iterrows和itertuples方法是最常見的方法。

二、篩選

當我們想要只訪問數(shù)據(jù)中特定行時,可以使用boolean indexing來進行篩選。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})

# 篩選age大于30的行
for index, row in df[df['age'] > 30].iterrows():
    print(f"Name: {row['name']}, Age: {row['age']}")

上述代碼將打印以下內容:


Name: Charlie, Age: 35

三、修改

當我們想要修改數(shù)據(jù)集中的特定行時,可以使用at或iat方法進行索引。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})

# 修改第一行的名字
df.at[0, 'name'] = 'Alicia'

for index, row in df.iterrows():
    print(f"Name: {row['name']}, Age: {row['age']}")

上述代碼將打印以下內容:


Name: Alicia, Age: 25
Name: Bob, Age: 30
Name: Charlie, Age: 35

四、使用apply函數(shù)進行行操作

apply函數(shù)能夠操作每一行或每一列的值,從而實現(xiàn)自定義計算和處理。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})

# 將age值加上5
df['age'] = df['age'].apply(lambda x: x + 5)

for index, row in df.iterrows():
    print(f"Name: {row['name']}, Age: {row['age']}")

上述代碼將打印以下內容:


Name: Alice, Age: 30
Name: Bob, Age: 35
Name: Charlie, Age: 40

總結

本文從方方面面介紹了pandas按行遍歷的方法,包括遍歷、篩選、修改和使用apply函數(shù)進行行操作。通過使用這些方法,我們可以更加靈活的處理pandas數(shù)據(jù)集。

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