深圳模板建站代理,简单小网站,游戏seo推广,福州做网站销售公司for i in range(len(df)) 遍历了 DataFrame 中的行索引#xff0c;然后内部循环 for column in df.columns 遍历了每列的标签#xff0c;使用 df.at[i, column] 访问了每个单元格的值。 # df.at 是 Pandas 中用于访问单个单元格的方法。
# value df.at[row_label, column_la…for i in range(len(df)) 遍历了 DataFrame 中的行索引然后内部循环 for column in df.columns 遍历了每列的标签使用 df.at[i, column] 访问了每个单元格的值。 # df.at 是 Pandas 中用于访问单个单元格的方法。
# value df.at[row_label, column_label]
# row_label 是行的标签索引。
# column_label 是列的标签。# 创建一个示例 DataFrame
data {A: [1, 2, 3], B: [a, b, c], C: [4.5, 5.5, 6.5]}
df pd.DataFrame(data)# 遍历每行数据
for i in range(len(df)):print(fRow {i}:)for column in df.columns:value df.at[i, column]print(f {column}: {value})
使用 iterrows() 方法遍历DataFrame的每一行 row.items() 用于迭代每行中的数据。在内部循环中column 是列的名称键value 是该列的值。这样可以遍历DataFrame中的每一行并输出每个数据的列标签和值。
import pandas as pd# 创建一个示例 DataFrame
data {A: [1, 2, 3], B: [a, b, c], C: [4.5, 5.5, 6.5]}
df pd.DataFrame(data)# 使用 iterrows() 方法遍历DataFrame的每一行
# row.items() 是 Pandas Series 对象的一个方法它用于迭代 Series 中的每个元素。Pandas Series 是一维带标签的数组类似于字典。
for index, row in df.iterrows():print(fRow {index}:)for column, value in row.items():print(f {column}: {value}) .iloc使用整数位置索引0 到行数-1来选择行和列。.loc使用行和列的标签或索引来选择行和列。
import pandas as pddata {A: [1, 2, 3], B: [a, b, c], C: [4.5, 5.5, 6.5]}
df pd.DataFrame(data)column_A df[A] # 通过列名 A 访问 A 列的数据# .iloc使用整数位置索引0 到行数-1来选择行和列。
# .loc使用行和列的标签或索引来选择行和列。row_1 df.iloc[0] # 访问索引为 0 的行数据
print(row_1)row_label_0 df.loc[0] # 访问标签为 0 的行数据
print(row_label_0)queried_data df.query(A 1 and B b) # 使用 query 方法查询数据
print(queried_data)
