import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [('E146', 100.92, '[-inf ~ -999998.0]'), ('E138', 107.92, '[-999998.0 ~ 2]'), ('E095', 116.92, '[1.5 ~ 3.5]')],
    columns=['name', 'score', 'value'])
# df.to_excel("C:/Users/Administrator/Desktop/999/202202171653.xlsx")
print(df)

# 对行迭代输出（iterrows）函数，放在字典中
dict_1 = {}
print("*************************************************")
for row_index, row in df.iterrows():
    print(row_index, '行值：', row.values)
    dict_1[list(row.values)[0]] = list(row.values)[1:]
print("dict_1=", dict_1)

# 对列迭代输出（iteritems）函数，放在字典中
dict_2 = {}
print("************************************************")
for col_index, col_value in df.iteritems():
    print(col_index, '列值：', col_value.values)
    dict_2[col_index] = list(col_value.values)
print("dict_2=", dict_2)


dict_3 = {}
print("################################################")
# 下面主要是分析，df.items()与df.iteritems()的区别
for index, value in df.items():
    print(index, '列值：', value.values)
    dict_3[index] = list(value.values)
print("dict_3=", dict_3)

print("^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^")
print(df.items())
print(df.iteritems())
# items()与iteritems()两个函数用法一样，都指向同一个内存
# 地址在python3.x中items()替代了iteritems()函数

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【pandas】[8] pandas逐行(iterrows())或逐列(iteritems())处理_xiezhen_zheng的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/xiezhen_zheng/article/details/106097276

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