软件测试|数据处理神器pandas教程（十三）

Pandas迭代方法进行数据遍历和操作

在数据处理和分析中，经常需要对数据进行遍历和操作。Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库，提供了多种迭代方法来处理数据。本文将介绍Pandas中的迭代方法，并展示它们在数据处理中的应用。

引言

在数据处理中，遍历数据是一项常见任务，用于访问、处理和转换数据。Pandas是一种广泛使用的Python库，它提供了一组强大的迭代方法，使得数据的遍历和操作更加简单和高效。

内置迭代方法

Pandas提供了多种迭代方法，用于遍历和操作数据。其中，最常用的迭代方法包括：

• iterrows()：遍历DataFrame的行，并返回每一行的索引和数据
• itertuples()：遍历DataFrame的行，并返回每一行的命名元组
• iteritems()：遍历DataFrame的列，并返回每一列的标签和数据

这些迭代方法允许我们在数据上进行逐行或逐列的操作，并对数据进行处理和分析。

1. iterrows()方法

iterrows()方法允许我们逐行遍历DataFrame，并返回每一行的索引和数据。以下是iterrows()方法的基本用法示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Kevin', 'James', 'Magic'],
        'Titles': [2, 0, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用iterrows()方法遍历DataFrame
for index, row in df.iterrows():
    print(f"Index: {index}, Name: {row['Name']}, Titles: {row['Titles']}")
-----------------------------------
输出如下：
Index: 0, Name: Kevin, Titles: 2
Index: 1, Name: James, Titles: 0
Index: 2, Name: Magic, Titles: 5

在上述示例中，我们使用iterrows()方法遍历了DataFrame，并输出了每一行的索引、姓名和冠军数量。

2. itertuples()方法

itertuples()方法类似于iterrows()，它也允许我们逐行遍历DataFrame，但返回的是每一行的命名元组。以下是itertuples()方法的基本用法示例：

import pandas as pd
#
 # 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Kevin', 'James', 'Magic'],
        'Titles': [2, 0, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用itertuples()方法遍历DataFrame

for row in df.itertuples():
    print(f"Index: {row.Index}, Name: {row.Name}, Titles: {row.Titles}")
-----------------------------------
输出如下：
Index: 0, Name: Kevin, Titles: 2
Index: 1, Name: James, Titles: 0
Index: 2, Name: Magic, Titles: 5

在上述示例中，我们使用itertuples()方法遍历了DataFrame，并输出了每一行的索引、姓名和冠军数。

3. iteritems()方法

iteritems()方法允许我们逐列遍历DataFrame，并返回每一列的标签和数据。以下是iteritems()方法的基本用法示例：

import pandas as pd
#
 # 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Kevin', 'James', 'Magic'],
        'Titles': [2, 0, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用iteritems()方法遍历DataFrame的列
for label, column in df.iteritems():
    print(f"Label: {label}")
    print(column)

------------------
输出如下：
Label: Name
0    Kevin
1    James
2    Magic
Name: Name, dtype: object
Label: Titles
0    2
1    0
2    5
Name: Titles, dtype: int64

在上述示例中，我们使用iteritems()方法遍历了DataFrame的列，并输出了每一列的标签和数据。

总结

Pandas提供了灵活且高效的迭代方法，用于遍历和操作数据。我们可以使用iterrows()方法逐行遍历DataFrame，使用itertuples()方法返回命名元组来遍历DataFrame的行，以及使用iteritems()方法逐列遍历DataFrame。通过熟练掌握这些迭代方法，我们可以更加灵活地处理和分析数据。