Kā Pandas programmā iterēt rindas DataFrame?

Man ir DataFrame no pandas:

import pandas as pd
inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]
df = pd.DataFrame(inp)
print df

Izejas dati:

   c1   c2
0  10  100
1  11  110
2  12  120

Tagad es gribu iterēt šī rāmja rindas. Katrai rindai es gribu piekļūt tās elementiem (vērtībām šūnās) pēc kolonnu nosaukuma. Piemēram:

for row in df.rows:
   print row['c1'], row['c2']

Vai to ir iespējams izdarīt ar pandas?

Es atradu šo līdzīgu jautājumu. Bet tas nesniedz man vajadzīgo atbildi. Piemēram, tur ir ieteikts izmantot:

for date, row in df.T.iteritems():

vai

for row in df.iterrows():

Bet es nesaprotu, kas ir row objekts un kā ar to strādāt.

petezurich
Rediģēts jautājums 24pēcpusdienari4t augustā 2018 в 7:20
Programmēšana
python rows pandas dataframe
10priekšpusdienari4t maijā 2013 в 7:04
27 skati
Risinājums

DataFrame.iterrows ir ģenerators, kas dod gan indeksu, gan rindu.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}])
for index, row in df.iterrows():
    print(row['c1'], row['c2'])

Output: 
   10 100
   11 110
   12 120
cs95
Rediģēta atbilde 21priekšpusdienari4t jūnijā 2019 в 3:26
Komentāri (7)

Jums jāizmanto df.iterrows(). Lai gan iterēšana rindu pa rindai nav īpaši efektīva, jo ir jārada Series objekti.

arekolek
Rediģēta atbilde 25pēcpusdienari6t oktobrī 2015 в 12:06
Komentāri (3)

Varat arī izmantot df.apply(), lai iterētu pa rindām un piekļūtu vairākām kolonnām funkcijai.

Dokumenti: DataFrame.apply()

def valuation_formula(x, y):
    return x * y * 0.5

df['price'] = df.apply(lambda row: valuation_formula(row['x'], row['y']), axis=1)
Komentāri (6)