pandas数据遍历
在 pandas 中，通常不需要显式遍历 DataFrame 或 Series。相反，您可以使用 pandas 提供的向量化操作，以更高效的方式对数据进行操作。例如，您可以使用向量化操作对 DataFrame 或 Series 进行数学计算、过滤、排序、合并等操作。
以下是一些使用向量化操作对 DataFrame 进行操作的示例：
import pandas as pd # 创建一个包含多个列的 DataFrame data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}) # 对 DataFrame 进行数学计算 data['D'] = data['A'] + data['B'] # 对 DataFrame 进行过滤 filtered_data = data[data['C'] > 7] # 对 DataFrame 进行排序 sorted_data = data.sort_values(by='B') # 对 DataFrame 进行合并 merged_data = pd.merge(data, filtered_data, on='A', how='inner')
如果您确实需要遍历 DataFrame 或 Series，可以使用 iterrows() 或 itertuples() 方法。这些方法会将 DataFrame 或 Series 转换为迭代器，允许您逐行或逐元素访问数据。例如，以下代码演示了如何使用 iterrows() 方法遍历 DataFrame，并计算每行的和：
import pandas as pd # 创建一个包含多个列的 DataFrame data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}) # 使用 iterrows() 方法遍历 DataFrame for index, row in data.iterrows(): row_sum = row['A'] + row['B'] + row['C'] print(f'Row {index} sum: {row_sum}')
需要注意的是，使用 iterrows() 或 itertuples() 方法遍历 DataFrame 或 Series 会相对较慢，尤其是在数据量较大的情况下。因此，如果可能的话，最好使用向量化操作。
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