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如何利用pandas工具输出每行的索引值、及其对应的行数据

  • Post category:Python

要利用pandas工具输出每行的索引值和对应的行数据，我们可以使用.iterrows()方法迭代数据框的每一行，获取每一行的索引和对应的行数据。

以下是实现此功能的详细步骤：

1.加载数据

使用pd.read_csv()或pd.read_excel()等pandas读取数据的方法加载具体的数据集，得到数据帧（DataFrame）。

例如，我们可以使用以下代码加载一个包含学生信息的CSV文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('students.csv')
# 显示数据框的前5行
print(df.head())

2.迭代行

使用iterrows()方法迭代数据框的每一行，获取每一行的索引和对应的行数据。

for index, row in df.iterrows():
    print(index, row)

iterrows()方法返回一个生成器对象，可以通过for循环来遍历这个对象，每次迭代返回一个元组，包含该行在数据框中的索引和该行对应的Series对象。

3.输出索引和行数据

对于每一行，我们可以使用index和row变量来获取该行在数据帧中的索引和对应的行数据。

例如，我们可以输出每一行的索引和对应的行数据：

for index, row in df.iterrows():
    print(f"Index: {index}\nRow Data:\n{row}\n")

结果可能类似于以下输出：

Index: 0
Row Data:
Name        John
Age           15
Gender      Male
Grade          8
Name: 0, dtype: object

Index: 1
Row Data:
Name         Mary
Age            16
Gender     Female
Grade         10
Name: 1, dtype: object

Index: 2
Row Data:
Name         Harry
Age             14
Gender        Male
Grade            7
Name: 2, dtype: object

4.输出特定列的索引和行数据

如果只想输出特定列的索引和行数据，我们可以使用loc[]方法来筛选需要输出的列。

例如，我们可以输出每一行姓名和年龄的信息：

for index, row in df.iterrows():
    name = row.loc['Name']
    age = row.loc['Age']
    print(f"Index: {index}, Name: {name}, Age: {age}")

结果可能类似于以下输出：

Index: 0, Name: John, Age: 15
Index: 1, Name: Mary, Age: 16
Index: 2, Name: Harry, Age: 14

通过以上的攻略，我们可以使用pandas工具输出每行的索引值和对应的行数据。在输出时也可以对列进行筛选，以输出我们需要的信息。

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