Če želite izvesti zanko po DataFrame za izvajanje nekaterih operacij v vsaki od vrstic, lahko uporabite funkcijo iterrows() v Pandas.
Pande uporabljajo tri funkcije za ponavljanje po vrsticah DataFrame, tj. iterrows(), iteritems() in itertuples().
Ponovi vrstice s Pandas iterrows:
Iterrows () je odgovoren za zanko skozi vsako vrstico DataFrame. Vrne iterator, ki vsebuje indeks in podatke vsake vrstice kot serije.
Imamo naslednjo funkcijo za ogled vsebine iteratorja.
Ta funkcija vrne vsako vrednost indeksa skupaj z nizom, ki vsebuje podatke v vsaki vrstici.
Donosi:
Primer1
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)
Izhod
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
Primer2
# 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()
Izhod
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