Python函数之iterrows(),iteritems(),itertuples()的区别说明

目录 iterrows(),iteritems(),itertuples()区别 DataFrame数据遍历方式 iteritems iterrows itertuples 迭代DataFrame iteritems（） iterrows（） itertuples（）

iterrows(),iteritems(),itertuples()区别

Python函数之iterrows, iteritems, itertuples对dataframe进行遍历

iterrows() : 将DataFrame迭代为(insex, Series)对。 iteritems() : 将DataFrame迭代为(列名, Series)对 itertuples() : 将DataFrame迭代为元祖。

DataFrame数据遍历方式 iteritems iterrows itertuples

对Pandas对象进行基本迭代的行为取决于类型。在遍历一个Series时，它被视为类似数组，并且基本迭代产生这些值。其他数据结构（如DataFrame和Panel）遵循类似于字典的惯例，即迭代对象的 键 。

总之，基本的迭代产生

Series - 值 DataFrame - 列标签 Panel - 项目标签

迭代DataFrame

迭代DataFrame会给出列名称。让我们考虑下面的例子来理解相同的情况。

import pandas as pd
import numpy as np

N=20

df = pd.DataFrame({
? ? 'A': pd.date_range(start='2021-01-01',periods=N,freq='D'),
? ? 'x': np.linspace(0,stop=N-1,num=N),
? ? 'y': np.random.rand(N),
? ? 'C': np.random.choice(['Low','Medium','High'],N).tolist(),
? ? 'D': np.random.normal(100, 10, size=(N)).tolist()
? ? })

for col in df:
? ?print(col)

其 输出 如下

A
C
D
x
y

要迭代DataFrame的行，我们可以使用以下函数 -

iteritems（） - 遍历（键，值）对 iterrows（） - 遍历行（索引，序列）对 itertuples（） - 遍历 行为namedtuples

iteritems（）

将每列作为关键字值进行迭代，并将标签作为键和列值作为Series对象进行迭代。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=['col1','col2','col3'])
for key,value in df.iteritems():
? ?print(key,value)

其 输出 如下 :

请注意，每个列在Series中作为键值对单独迭代。

iterrows（）

iterrows（）返回产生每个索引值的迭代器以及包含每行数据的序列。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns = ['col1','col2','col3'])
for row_index,row in df.iterrows():
? ?print(row_index,row)

其 输出 如下

注 - 由于 iterrows（） 遍历行，因此它不会保留行中的数据类型。0,1,2是行索引，col1，col2，col3是列索引。

itertuples（）

itertuples（）方法将返回一个迭代器，为DataFrame中的每一行生成一个命名的元组。元组的第一个元素将是行的相应索引值，而其余值是行值。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns = ['col1','col2','col3'])
for row in df.itertuples():
? ? print(row)

其 输出 如下

Pandas(Index=0, col1=-0.4029137277161786, col2=1.3034737750584355, col3=0.8197109653411052)
Pandas(Index=1, col1=-0.43013422882386704, col2=-0.2536252662252256, col3=0.9102527012477817)
Pandas(Index=2, col1=0.25877683462048057, col2=-0.7725072659033637, col3=-0.013946376730006241)
Pandas(Index=3, col1=0.3611368595844501, col2=-0.2777909818571997, col3=0.9396027945103758)

注 : 不要在迭代时尝试修改任何对象。 迭代是为了读取而迭代器返回原始对象（视图）的副本，因此这些更改不会反映到原始对象上。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns = ['col1','col2','col3'])

for index, row in df.iterrows():
? ?row['a'] = 10
print(df)

其 输出 如下

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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