각 행에서 일부 작업을 수행하기 위해 DataFrame을 반복하려면 Pandas에서 iterrows() 함수를 사용할 수 있습니다.

Pandas는 DataFrame의 행을 반복하기 위해 iterrows(), iteritems() 및 itertuples()라는 세 가지 함수를 사용합니다.

Pandas iterrows를 사용하여 행을 반복합니다.

iterrows()는 DataFrame의 각 행을 통한 루프를 담당합니다. 각 행의 인덱스와 데이터를 Series로 포함하는 Iterator를 반환합니다.

반복자의 내용을 확인하는 다음 함수가 있습니다.

이 함수는 각 행의 데이터가 포함된 계열과 함께 각 인덱스 값을 반환합니다.

반복()- (인덱스, 시리즈) 쌍으로 행을 반복하는 데 사용됩니다.반복항목()- (키, 값) 쌍을 반복하는 데 사용됩니다.반복()- 명명된 튜플로 행을 반복하는 데 사용됩니다.

수확량:

색인:행의 인덱스와 MultiIndex에 대한 튜플을 반환합니다.데이터:행의 데이터를 시리즈로 반환합니다.그것:프레임의 행을 반복하는 생성기를 반환합니다.

실시예 1

 import pandas as pd import numpy as np info = pd.DataFrame(np.random.randn(4,2),columns = ['col1','col2']) for row_index,row in info.iterrows(): print (row_index,row) 

산출

 0 name John degree B.Tech score 90 Name: 0, dtype: object 1 name Smith degree B.Com score 40 Name: 1, dtype: object 2 name Alexander degree M.Com score 80 Name: 2, dtype: object 3 name William degree M.Tech score 98 Name: 3, dtype: object 

실시예2

 # importing pandas module import pandas as pd # making data frame from csv file data = pd.read_csv('aa.csv') for i, j in data.iterrows(): print(i, j) print() 

산출

 0 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 0 John Idle 03/15/14 50... Name: 0, dtype: object 1 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 1 Smith Gilliam 06/01/15 65000... Name: 1, dtype: object 2 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 2 Parker Chapman 05/12/14 45000.0 ... Name: 2, dtype: object 3 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 3 Jones Palin 11/01/13 700... Name: 3, dtype: object 4 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 4 Terry Gilliam 08/12/14 4800... Name: 4, dtype: object 5 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 5 Michael Palin 05/23/13 66000... Name: 5, dtype: object