本文主要是介绍pandas 学习汇总3 - Series,DataFrame迭代iter( tcy)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
迭代iter 2018/12/1=======================================================================
1.基本iteration()产生：#系列：值；DataFrame：列标签；面板：项目标签
# 迭代Series类似数组，迭代产生值。其他数据结构如DataFrame遵循迭代对象“键”的类似dicts = pd.Series( [1,2,3],index=['a', 'b', 'c'])
for col in s:print(col,end=",") #1 ,2 ,3,df = pd.DataFrame({'col1' : [1,2,3], 'col2' : [4,5.0,6]},index=['a', 'b', 'c'])
for col in df:print(col) # col1 col2
=======================================================================2.iteritems 类似dict遍历键值对：
# 系列 :(索引，标量值）对；DataFrame :(列，系列）对；面板 :( item，DataFrame）对for index,value in s.iteritems():print('(%s,%s)'%(index,value,),end='') # (a,1)(b,2)(c,3)for col,s0 in df.iteritems():print(col)print(s0)
# col1
# a 1
# b 2
# c 3
# Name: col1, dtype: int64
# col2
# a 4.0
# b 5.0
# c 6.0
# Name: col2, dtype: float64
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3.迭代DataFrame行iterrows()迭代DataFrame行返回迭代器，产生索引值及每行Series；没有保留跨行dtypes
itertuples()返回迭代器，为DataFrame每一行产生一个namedtuple。# 元组的第一个元素是行的相应索引值，而其余值是行值。# itertuples()保留值的数据类型快于iterrows()# 实例1：
for row_index, row in df.iterrows():print('%s\n%s' % (row_index, row))# a
# col1 1.0
# col2 4.0
# Name: a, dtype: float64
# b
# col1 2.0
# col2 5.0
# Name: b, dtype: float64
# c
# col1 3.0
# col2 6.0
# Name: c, dtype: float64# 实例2：
for row in df.itertuples():print(row)# Pandas(Index='a', col1=1, col2=4.0)
# Pandas(Index='b', col1=2, col2=5.0)
# Pandas(Index='c', col1=3, col2=6.0)
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4.备注# pandas对象迭代通常很慢。在许多情况下，不需要在行上迭代，用以下方法之一避免：# 矢量化：内置方法或NumPy函数（布尔）索引，若无函数可用最好用apply()而不是迭代值。# 性能很重要用cython或numba编写内部循环。警告迭代器返回副本而不是视图，写入它将不起作用！
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这篇关于pandas 学习汇总3 - Series,DataFrame迭代iter( tcy)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
