以'loc reset_index 后的 pandas for 循环 - Python'作主题介绍

在Pandas中，经常需要重置索引（reset_index）以进行数据处理和操作。一种常见的用法是将索引列转换为普通列，以便更好地进行计算和可视化，这时候就需要用到for循环来处理重置后的数据集。

loc reset_index

reset_index()方法用于将索引列转换为普通列，具体的操作就是将索引列重置为从0开始的整数。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"col1": [1, 2, 3], "col2": [4, 5, 6]}, index=["a", "b", "c"])

df = df.reset_index()

print(df)

输出结果为：

  index  col1  col2
0     a     1     4
1     b     2     5
2     c     3     6

在上面的示例中，我们使用reset_index()方法将索引列转换为普通列，然后输出结果。可以看到，新的数据集中有一个名为index的列，它包含原始的索引值。

pandas for 循环

for循环是一种重要的Python语言特性，它可用于遍历序列（如列表、元组和字符串）或集合（如字典和集合）。在Pandas中，for循环通常用于遍历数据框的每个行或列，来进行数据处理和操作。

结合上面介绍的reset_index()方法，我们可以很容易地使用for循环来遍历数据框的每个行：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"col1": [1, 2, 3], "col2": [4, 5, 6]}, index=["a", "b", "c"])

df = df.reset_index()

for index, row in df.iterrows():
    print(row["index"], row["col1"], row["col2"])

输出结果为：

a 1 4
b 2 5
c 3 6

在上面的示例中，我们使用for循环遍历数据框的每个行，并使用iterrows()方法返回每个行的索引和值。注意，在遍历过程中，我们需要使用row["index"]来获取原有的索引值。

返回结果

经过上面的介绍，我们了解了如何使用loc reset_index和for循环来进行Pandas数据框的重置索引和遍历每个行。我们可以将它们结合起来，来进行更复杂的数据处理和操作。

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