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在python的DataFrame中，因為數(shù)據(jù)中可以有多個行和列。而且每行代表一個數(shù)據(jù)樣本，我們可以將DataFrame看作數(shù)據(jù)表，那你知道如何按照數(shù)據(jù)表中的行遍歷嗎？本文介紹python中按行遍歷Dataframe的三種方法：1、iterrows()方法；2、itertuples()方法；3、iteritems()方法。

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1、iterrows()方法

按行遍歷，將DataFrame的每一行迭代為(index, Series)對，可以通過row[name]對元素進行訪問。

for index, row in df.iterrows():
    print row["c1"], row["c2"]

2、itertuples()方法

按行遍歷，將DataFrame的每一行迭代為元祖，可以通過row[name]對元素進行訪問，比iterrows()效率高。

for row in df.itertuples(index=True, name='Pandas'):
    print getattr(row, "c1"), getattr(row, "c2")

3、iteritems()方法

按列遍歷，將DataFrame的每一列迭代為(列名, Series)對，可以通過row[index]對元素進行訪問。

for date, row in df.iteritems():
    print(date)
for date, row in df.iteritems():
    print(row)
for date, row in df.iteritems():
    print(row[0], row[1], row[2])

以上就是python中按行遍歷Dataframe的三種方法，大家可以根據(jù)自己的需求選擇合適的方法喲~更多python學習推薦：python教程。

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本文題目：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python中如何按行遍歷Dataframe
文章路徑：http://fisionsoft.com.cn/article/dpposcd.html