Pandas 数据帧items()
方法
原文:https://www.studytonight.com/pandas/pandas-dataframe-items-method
在本教程中,我们将学习 PandasDataFrame.items()
方法。此方法迭代(列名、序列)对。当此方法应用于数据帧时,它会遍历数据帧列并返回一个由column name
和content
组成的tuple
作为Series
。
下面是DataFrame.items()
方法的语法。
句法
DataFrame.items()
示例 1:使用DataFrame.items()
方法迭代数据帧
当我们使用DataFrame.items()
方法迭代数据帧的列时,它将返回generator object
。见下面的例子。
#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating DataFrame
df=pd.DataFrame({"Name":["Navya","Vindya"],"Age":[25,24],"Education":["M.Tech","Ph.d"]},index=['id001', 'id002'])
print("-----------The DataFrame is-------")
print(df)
print("---------Iterate over column name---------")
print(df.items())
-数据帧是- 名称年龄教育 id 001 Navya 25M . Tech id 002 Vindya 24 博士 -迭代列名- <生成器对象数据帧项位于 0x000001E341897350 >
示例 2:使用DataFrame.items()
方法迭代数据帧
在最后一个例子中,我们理解当我们使用DataFrame.items()
方法迭代数据帧的列时,它将返回generator object
。通过使用 for 循环,我们可以使用这个对象来生成一对column_name
和值。见下面的例子。
#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating DataFrame
df=pd.DataFrame({"Name":["Navya","Vindya"],"Age":[25,24],"Education":["M.Tech","Ph.d"]},index=['id001', 'id002'])
print("---------Iterate over column name---------")
for column_name,data in df.items():
print('column_name:',column_name,'data:',data)
-迭代列名- 列名:名称数据:id001 Navya id002 Vindya 名称:名称,数据类型:对象 列名:年龄数据:id001 25 id002 24 名称:年龄,数据类型:int64 列名:教育数据:id001 M.Tech id002 Ph.d 名称:教育,数据类型:对象
示例 3:使用DataFrame.items()
方法迭代数据帧
我们也可以通过指定索引号来打印某一行。见下面的例子。
#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating DataFrame
df=pd.DataFrame({"Name":["Navya","Vindya"],"Age":[25,24],"Education":["M.Tech","Ph.d"]},index=['id001', 'id002'])
print("-----------The DataFrame is-------")
print(df)
print("---------Iterate over column name---------")
for column_name,data in df.items():
print('column_name:',column_name,'data:',data[0])
-数据帧为- 名称年龄教育 id 001 Navya 25M.Tech id 002 Vindya 24 博士 -迭代列名- 列名:姓名数据:Navya 列名:年龄数据:25 列名:教育数据:M . Tech
示例 4:使用DataFrame.items()
方法迭代数据帧
我们可以从整个数据帧中迭代指定的索引或列。见下面的例子。
#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating DataFrame
df=pd.DataFrame({"Name":["Navya","Vindya"],"Age":[25,24],"Education":["M.Tech","Ph.d"]},index=['id001', 'id002'])
print("-----------The DataFrame is-------")
print(df)
print("---------Iterate over column name---------")
for column_name,data in df.items():
print('column_name:',column_name,'data:',data['id001'])
-数据帧为- 名称年龄教育 id 001 Navya 25M.Tech id 002 Vindya 24 博士 -迭代列名- 列名:姓名数据:Navya 列名:年龄数据:25 列名:教育数据:M . Tech
结论:
在本教程中,我们学习了 PandasDataFrame.items()
方法。我们学习了语法并将该方法应用于数据帧,以理解 DataFrame.items()
方法。