前言：本博客转载自《DataFrame数据的多种遍历方法》
之前本人博客链接
《Python开发之Pandas的简单使用（一）》
《Python开发之Pandas的简单使用（二）》
《Python开发之处理常见的txt、excel、csv文档》

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1 遍历DataFrame的三种方法

• iteritem()方法返回一个<class ‘method’>数据,可利用for循环获得输出
• iterrow()方法返回一个<class ‘generator’>数据,可利用for循环获得输出
• itertuple()方法返回一个<class ‘pandas.core.frame.Pandas’>数据,可利用getattr(row,‘列索引’)方法获得对应数据
  演示数据准备：

data = {'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada','Nevada'],
'year':[2000,2001,2002,2003,2004,2005],
'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9,3.2]}
frame = pd.DataFrame(data)

2 按列遍历

column_indexs = []
for column_index, row_data in frame.iteritems():
    column_indexs.append(column_index)
    print(row_data)
print(column_indexs)

运行结果：

3 按行遍历

3.1 第一种方法

row_indexs = []
for index, row in frame.iterrows():
    row_indexs.append(index)
    print(row)
print(row_indexs)

运行结果：

还可以通过列名获取对应数据

for index, row in frame.iterrows():
    print(row['pop'])

运行结果：

3.2 第二种方法

for row in frame.itertuples():
    print(getattr(row, 'state'), getattr(row, 'year'), getattr(row, 'pop'))
    print(type(row))

运行结果：

4 遍历DataFrame某一列(行)数据

演示数据准备

data = {'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada','Nevada'],
'year':[2000,2001,2002,2003,2004,2005],
'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9,3.2]}
frame = pd.DataFrame(data)

4.1 获取frame的index属性,然后使用frame[列索引].get(行索引)获得对应的值

print(frame.columns)
for index in frame.index:
    print(frame['state'].get(index))

运行结果：

与上面等价的两种写法

# 第一种
for index in frame.index:
    print(frame['state'][index])
# 第二种
for index in frame.index:
    print(frame.get('state').get(index))

4.2 获取frame的column属性,然后使用frame[列索引].get(行索引)获得对应的值

print(frame.index)
for column in frame.columns:
    print(frame[column].get(0))

运行结果：

5 获取某一个值

5.1 DataFrame.at[行索引,列索引]获取某一个值

5.2 DataFrame.iat[默认行索引,默认列索引]获取某一个值

5.3 DataFrame.loc[行索引,列索引]获取某个值,与at不同的是,只输入某一参数,获得某一行或某一列

5.4 DataFrame.iloc[默认行索引,默认列索引]获取某个值,与iat不同的是,只输入某一参数,获得某一行或某一列: