Python中pandas.DataFrame.iterrows()的用法解析

Pandas是Python中一种流行的数据分析库，其中DataFrame是Pandas中最常用的数据结构之一，它可以表示二维表格中的数据。Pandas.DataFrame.iterrows()是Pandas中DataFrame的一个函数，用于迭代DataFrame中的行。

使用方法

Pandas.DataFrame.iterrows()的使用方法如下：

for index, row in df.iterrows():
    print(index, row)

其中，df是DataFrame的变量名，index是每行的行号，row是每行的内容，可以是一个Series对象。

实例

下面是一个使用Pandas.DataFrame.iterrows()的实例：

import pandas as pd

data = {'name': ['Jack', 'Tom', 'Kate'],
        'age': [20, 21, 19],
        'score': [99, 98, 95]}

df = pd.DataFrame(data)

for index, row in df.iterrows():
    print(index, row)

输出结果如下：

0 name     Jack
age       20
score     99
Name: 0, dtype: object
1 name      Tom
age       21
score     98
Name: 1, dtype: object
2 name     Kate
age       19
score     95
Name: 2, dtype: object

从输出结果可以看出，Pandas.DataFrame.iterrows()函数可以返回每行的行号和内容，内容是一个Series对象。

应用场景

Pandas.DataFrame.iterrows()函数可以用于以下场景：

• 可以用于遍历DataFrame中的每行，实现针对每行的操作；
• 可以用于获取DataFrame中每行的行号和内容；
• 可以用于计算DataFrame中每行的值，并将结果存储在另一个DataFrame中；
• 可以用于对DataFrame中的每行进行过滤，以便只保留满足特定条件的行。

Pandas.DataFrame.iterrows()函数可以用于对DataFrame中的每行进行操作，是一种非常有用的函数。