iterrows - Python

当需要对DataFrame中的每一行进行操作时，可以使用Pandas库中的iterrows()函数。这个函数可遍历所有行，并返回每一行中索引和值的元组。

语法

for index, row in df.iterrows():
    # 操作每一行

其中，df 表示待遍历的DataFrame。

示例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'Gender': ['F', 'M', 'M']
})

for index, row in df.iterrows():
    print("Index:", index)
    print("Name:", row['Name'])
    print("Age:", row['Age'])
    print("Gender:", row['Gender'])
    print()

这段代码将打印每一行的索引、名称、年龄和性别。结果如下：

Index: 0
Name: Alice
Age: 25
Gender: F

Index: 1
Name: Bob
Age: 30
Gender: M

Index: 2
Name: Charlie
Age: 35
Gender: M

注意事项

• iterrows()是一个迭代器，会逐行读取DataFrame，并把一行读成一个Series对象，所以效率较低。如果DataFrame数据量较大，建议优先使用向量化的算法代替迭代器。
• 迭代器读出的行数据并不保留原有的数据类型（int、float等）。如果需要保留数据类型，应使用itertuples()函数。