Pandas2.2 DataFrame
Indexing, iteration
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| DataFrame.head([n]) | 用于返回 DataFrame 的前几行 |
| DataFrame.at | 快速访问和修改 DataFrame 中单个值的方法 |
| DataFrame.iat | 快速访问和修改 DataFrame 中单个值的方法 |
| DataFrame.loc | 用于基于标签（行标签和列标签）来访问和修改 DataFrame 中的数据 |
| DataFrame.iloc | 用于基于整数位置（行号和列号）来访问和修改 DataFrame 中的数据 |
| DataFrame.insert(loc, column, value[, …]) | 用于在 DataFrame 的指定位置插入一个新的列 |
| DataFrame.iter() | 用于迭代 DataFrame 的列名 |
| DataFrame.items() | 用于迭代 DataFrame 的列名和列数据 |
pandas.DataFrame.items()
pandas.DataFrame.items() 方法用于迭代 DataFrame 的列名和列数据。每次迭代返回一个包含列名和对应列数据的元组。这使得你可以方便地访问每一列的名称及其数据。
语法
for column_name, column_data in DataFrame.items():
# 处理列名和列数据
示例
假设我们有一个 DataFrame 如下：
import pandas as pd
data = {
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
输出：
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
迭代列名和列数据
使用 for 循环迭代 DataFrame 的列名和列数据：
for column_name, column_data in df.items():
print(f"Column: {column_name}")
print(column_data)
print()
输出：
Column: A
0 1
1 2
2 3
Name: A, dtype: int64
Column: B
0 4
1 5
2 6
Name: B, dtype: int64
Column: C
0 7
1 8
2 9
Name: C, dtype: int64
使用列名和列数据进行操作
在迭代列名和列数据的同时，对每一列的数据进行操作，例如计算每列的平均值：
for column_name, column_data in df.items():
mean_value = column_data.mean()
print(f"Column: {column_name}, Mean: {mean_value}")
输出：
Column: A, Mean: 2.0
Column: B, Mean: 5.0
Column: C, Mean: 8.0
总结
pandas.DataFrame.items() 方法提供了一种方便的方式来迭代 DataFrame 的列名和列数据。每次迭代返回一个包含列名和对应列数据的元组，这使得你可以轻松地访问和处理每一列的数据。这对于需要对 DataFrame 的每一列执行相同操作的场景非常有用。