iterrows(),iteritems(),itertuples()区别

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 :

col1 0    0.265778
1   -0.814620
2   -2.384911
3    0.525155
Name: col1, dtype: float64
col2 0    2.580894
1   -0.408090
2    0.641011
3    0.591557
Name: col2, dtype: float64
col3 0   -0.830860
1    0.413565
2   -2.251128
3   -0.392120
Name: col3, dtype: float64

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

0 col1   -0.536180
col2   -0.422245
col3   -0.049302
Name: 0, dtype: float64
1 col1   -0.577882
col2    0.546570
col3    1.210293
Name: 1, dtype: float64
2 col1    0.593660
col2    0.621967
col3    0.456040
Name: 2, dtype: float64
3 col1    0.874323
col2    0.303070
col3   -0.107727
Name: 3, dtype: float64

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

       col1      col2      col3
0  0.579118  0.444899 -0.693009
1  0.479294  0.080658 -0.126600
2  0.095121 -1.870492  0.596165
3  1.885483 -0.122502 -1.531169

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。