So durchlaufen sie spalten in pandas dataframe

Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um die Spalten eines Pandas-DataFrames zu durchlaufen:

 for name, values in df. iteritems ():
  print (values)

Die folgenden Beispiele zeigen, wie diese Syntax in der Praxis mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [25, 12, 15, 14, 19],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6]})

#view DataFrame
df

	points assists rebounds
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6

Beispiel 1: Durchlaufen Sie alle Spalten von DataFrame

Der folgende Code zeigt, wie jede Spalte eines Pandas-DataFrames durchlaufen wird:

 for name, values in df. iteritems ():
print (values)

0 25
1 12
2 15
3 14
4 19
Name: points, dtype: int64
0 5
1 7
2 7
3 9
4 12
Name: assists, dtype: int64
0 11
1 8
2 10
3 6
4 6
Name: rebounds, dtype: int64

Wir können auch die folgende Syntax verwenden, um jede Spalte zu durchlaufen und nur die Spaltennamen auszugeben:

 for name, values in df. iteritems ():
print (name)

points
assists
rebounds

Beispiel 2: Iterieren Sie über bestimmte Spalten

Die folgende Syntax zeigt, wie über bestimmte Spalten in einem Pandas-DataFrame iteriert wird:

 for name, values in df[[' points ', ' rebounds ']]. iteritems ():
  print (values)

0 25
1 12
2 15
3 14
4 19
Name: points, dtype: int64
0 11
1 8
2 10
3 6
4 6
Name: rebounds, dtype: int64

Wir können auch die folgende Syntax verwenden, um über einen Bereich bestimmter Spalten zu iterieren:

 for name, values in df. iloc [:, 0:2] . iteritems ():
  print (values)

0 25
1 12
2 15
3 14
4 19
Name: points, dtype: int64
0 5
1 7
2 7
3 9
4 12
Name: assists, dtype: int64

Die vollständige Dokumentation zur Funktion iteritems() finden Sie hier .

Zusätzliche Ressourcen

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So ändern Sie die Spaltenreihenfolge in Pandas
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