Python pandas遍历行数据的两种方法详解

背景

pandas在数据处理过程中，除了对整列字段进行处理之外，有时还需求对每一行进行遍历，来处理每行的数据。本篇文章介绍 2 种方法，来遍历pandas 的行数据

小编环境

import sys  
  
print('python 版本：',sys.version.split('|')[0])     
#python 版本：3.11.5  
  
import pandas as pd  
  
print(pd.__version__)  
#2.1.0  

演示数据

演示数据

方法1

pandas.DataFrame.itertuples：返回的是一个命名元组
官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.itertuples.html

1. 无任何参数

import pandas as pd  
data=pd.read_excel("data.xlsx")  
  
for row in data.itertuples():  
    print("row:",row,"\n")  
    #row: Pandas(Index=0, 序号=1, 分割字符='1&1&1', 固定宽度='111')   
  
    print("type(row):",type(row),"\n")  
    #type(row): <class 'pandas.core.frame.Pandas'>   
  
    print("row.序号:",row.序号)  
    #row.序号: 1  
  
    print("row.分割字符:",row.分割字符)  
    #row.分割字符: 1&1&1  
  
    print("row.固定宽度:",row.固定宽度)  
    #row.固定宽度: 111  
  
    break  

2. 忽略掉索引

import pandas as pd  
data=pd.read_excel("data.xlsx")  
  
for row in data.itertuples(index=False):  #忽律索引  
    print("row:",row,"\n")  
    #row: Pandas(序号=1, 分割字符='1&1&1', 固定宽度='111')   
  
    print("type(row):",type(row),"\n")  
    #type(row): <class 'pandas.core.frame.Pandas'>   
  
    print("row.序号:",row.序号)  
    #row.序号: 1  
  
    print("row.分割字符:",row.分割字符)  
    #row.分割字符: 1&1&1  
  
    print("row.固定宽度:",row.固定宽度)  
    #row.固定宽度: 111  
  
    break  

3. 给命名元组起别名

import pandas as pd  
data=pd.read_excel("data.xlsx")  
  
for row in data.itertuples(index=False,name="data"):  
    print("row:",row,"\n")  
    #row: data(序号=1, 分割字符='1&1&1', 固定宽度='111')    
  
    print("type(row):",type(row),"\n")  
    #type(row): <class 'pandas.core.frame.data'>   
  
    print("row.序号:",row.序号)  
    #row.序号: 1  
  
    print("row.分割字符:",row.分割字符)  
    #row.分割字符: 1&1&1  
  
    print("row.固定宽度:",row.固定宽度)  
    #row.固定宽度: 111  
  
    break  

方法2

pandas.DataFrame.iterrows：返回 (index, Series) 元组
官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.iterrows.html

import pandas as pd  
data=pd.read_excel("data.xlsx")  
  
for index,row in data.iterrows():  
    print("index:",index,"\n")  
    #index: 0  
  
    print("row:",row,"\n")  
    #row: 序号          1  
    #分割字符    1&1&1  
    #固定宽度      111  
    #Name: 0, dtype: object  
  
    print("type(row):",type(row),"\n")  
    #type(row): <class 'pandas.core.series.Series'>   
  
    print("row['序号']:",row['序号'])  
    #row['序号']: 1  
  
    print("row['分割字符']:",row['分割字符'])  
    #row['分割字符']: 1&1&1  
  
    print("row['固定宽度']:",row['固定宽度'])  
    #row['固定宽度']: 111  
  
    break  

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