循环开始结束索引的熊猫数据框 - Python

简介

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，其中最常用的数据结构是 DataFrame。在这个数据结构中，使用循环进行数据的遍历十分常见。在 Pandas 中，我们有多种方式可以用来循环遍历一个 DataFrame，其中包括根据行进行循环、根据列进行循环，以及使用 apply 函数等。

本文将介绍另一种循环遍历的方式，即按照开始和结束索引进行循环遍历 DataFrame。这种方式具有很高的灵活性，因为它允许我们对数据集的任何一部分进行遍历，而不只是对整个 DataFrame 进行遍历。

代码实现

首先，我们先构造一个简单的 DataFrame 作为示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [6, 7, 8, 9, 10],
    'C': [11, 12, 13, 14, 15]
})

print(df)

输出结果如下：

   A   B   C
0  1   6  11
1  2   7  12
2  3   8  13
3  4   9  14
4  5  10  15

接下来，我们可以使用 for 循环来遍历此 DataFrame 中的所有行。不过，本文的关注点是按照开始和结束索引来遍历 DataFrame，因此我们需要对行号进行循环操作。

for i in range(2, 4):
    row = df.iloc[i]
    print("Row {}:".format(i))
    print(row)

在此代码中，我们使用一个 for 循环来遍历行号，从而找出 DataFrame 中的特定行。这里，我们使用 iloc 函数来得到指定行的数据，并把数据存储在 row 变量中。最后，我们输出了 row 变量的值，以便可以查看输出结果。

输出结果如下：

Row 2:
A     3
B     8
C    13
Name: 2, dtype: int64
Row 3:
A     4
B     9
C    14
Name: 3, dtype: int64

同样，我们也可以使用类似的方法来按照列进行遍历。这里，我们将遍历 "B" 和 "C" 两列。

for i in range(df.columns.get_loc("B"), df.columns.get_loc("C")+1):
    column = df.iloc[:, i]
    print("Column {}:".format(df.columns[i]))
    print(column)

在此代码中，我们首先使用 get_loc 函数来获取指定列的位置，然后使用 iloc 函数来提取该列的所有数据。最后，我们输出了 column 变量的值，以便可以查看输出结果。

输出结果如下：

Column B:
0     6
1     7
2     8
3     9
4    10
Name: B, dtype: int64
Column C:
0    11
1    12
2    13
3    14
4    15
Name: C, dtype: int64

总结

按照开始和结束索引来遍历 DataFrame 是 Pandas 中一种非常灵活的数据遍历方式。它可以帮助我们快速定位到某个数据集的特定部分，并对该部分数据进行操作。在实际应用中，我们可以利用这种方式快速对数据进行分析和处理，从而提高数据分析的效率。