Python中的 Pandas.DataFrame.iterrows()函数

Pandas DataFrame.iterrows()用于以（索引，系列）对的形式迭代熊猫数据框行。该函数迭代数据框列，它将以系列的形式返回一个包含列名和内容的元组。

Syntax: DataFrame.iterrows()

Yields:
index- The index of the row. A tuple for a MultiIndex
data- The data of the row as a Series

Returns:
it: A generator that iterates over the rows of the frame

示例 1：

有时我们需要在不使用任何循环的情况下遍历数据框的行和列，在这种情况下 Pandas DataFrame.iterrows() 起着至关重要的作用。

Python3

import pandas as pd
  
# Creating a data frame along with column name
df = pd.DataFrame([[2, 2.5, 100, 4.5, 8.8, 95]], columns=[
                  'int', 'float', 'int', 'float', 'float', 'int'])
  
# Iter over the data frame rows
# # using df.iterrows()
itr = next(df.iterrows())[1]
itr

输出：

在上面的示例中，我们使用Pandas DataFrame.iterrows()迭代数字数据框行。

示例 2：

蟒蛇3

import pandas as pd
  
# Creating a data frame
df = pd.DataFrame([['Animal', 'Baby', 'Cat', 'Dog',
                    'Elephant', 'Frog', 'Gragor']])
  
# Itering over the data frame rows
# using df.iterrows()
itr = next(df.iterrows())[1]
itr

输出 ：

在上面的例子中，我们使用Pandas DataFrame.iterrows() 遍历没有列名的数据框

注意：当 iterrows 为每一行返回一个系列时，它不会跨行保留dtypes。