Перебор ячеек в DataFrame Pandas

В этом руководстве мы узнаем, как перебирать значения ячеек в Pandas DataFrame.

Метод 1. Используйте вложенный цикл for для обхода ячеек с помощью Dimensions.

Метод 2: итерации по строкам DataFrame с помощью iterrows() и для каждой строки итерации по элементам с помощью items().

Пример 1. Итерация по ячейкам в Pandas DataFrame с использованием DataFrame.shape

В этом примере мы будем использовать вложенный цикл for для перебора строк и столбцов Pandas DataFrame. Мы воспользуемся помощью DataFrame.shape, чтобы получить количество строк и количество столбцов в DataFrame. Чтобы получить доступ к значению ячейки, мы будем использовать DataFrame.at().

Программа Python

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
	[[1, 2, 3],
	[4, 5, 6],
	[7, 8, 9],
	[10, 11, 12]])

for i in range(df.shape[0]): #iterate over rows
    for j in range(df.shape[1]): #iterate over columns
        value = df.at[i, j] #get cell value
        print(value, end="\t")
    print()

Выход

1       2       3
4       5       6
7       8       9
10      11      12

Пример 2: итерация по ячейкам в Pandas

В этом примере мы будем использовать вложенный цикл for для перебора строк и столбцов Pandas DataFrame.

Для перебора строк мы будем использовать DataFrame.iterrows(). И для каждой строки, которую мы получаем как Series, мы будем перебирать элементы, используя Series.items().

Программа Python

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
	[[1, 2, 3],
	[4, 5, 6],
	[7, 8, 9],
	[10, 11, 12]])

for rowIndex, row in df.iterrows(): #iterate over rows
    for columnIndex, value in row.items():
        print(value, end="\t")
    print()

Выход

1       2       3
4       5       6
7       8       9
10      11      12

У нас также есть доступ к индексу строки и индексу столбца при просмотре ячеек в DataFrame.

Резюме

В этом руководстве примеров Python мы узнали, как перебирать ячейки в Pandas DataFrame с примерами.