Python数据分析实战-依次遍历dataframe行和列(源码和实现效果)
实现功能:
Python实现dataframe遍历行和列
实现代码:
import pandas as pd
df = pd.read_csv("G:\数据杂坛\datasets\kidney_disease.csv")
df=pd.DataFrame(df)
pd.set_option('display.max_rows', None)
pd.set_option('display.width', None)
df.drop("id",axis=1,inplace=True)
print(df.head())
# 按行遍历
for index, row in df.iterrows():
print(index) # 输出每行的索引值
print(row)# 输出每一行
print(row['age'], row['bp']) # 输出每一行指定的字段
# 按行遍历第二种方法(中文字段名或特殊符号可能会识别不出)
for row in df.itertuples():
print(row)# 输出每一行
print(getattr(row, 'age'), getattr(row, 'bp')) # 输出每一行指定的字段
# 按列遍历
for index, col in df.iteritems():
print(index) # 输出每列的索引
print(col)# 输出各列
print(col[0], col[1], col[2]) # 输出各列
实现效果:
本人读研期间发表5篇SCI数据挖掘相关论文,现在某研究院从事数据挖掘相关科研工作,对数据挖掘有一定认知和理解,会结合自身科研实践经历不定期分享关于python机器学习、深度学习、数据挖掘基础知识与案例。
致力于只做原创,以最简单的方式理解和学习,关注我一起交流成长。
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