{"id":1926,"date":"2023-07-24T10:24:52","date_gmt":"2023-07-24T10:24:52","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-iterieren-uber-datenrahmenspalten\/"},"modified":"2023-07-24T10:24:52","modified_gmt":"2023-07-24T10:24:52","slug":"pandas-iterieren-uber-datenrahmenspalten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-iterieren-uber-datenrahmenspalten\/","title":{"rendered":"So durchlaufen sie spalten in pandas dataframe"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um die Spalten eines Pandas-DataFrames zu durchlaufen:<\/span><\/p>\n

 for name, values in<\/span> df. iteritems<\/span> ():\n  print<\/span> (values)\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Die folgenden Beispiele zeigen, wie diese Syntax in der Praxis mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19],\n                   ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12],\n                   ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tpoints assists rebounds\n0 25 5 11\n1 12 7 8\n2 15 7 10\n3 14 9 6\n4 19 12 6\n<\/strong><\/pre>\n
 Beispiel 1: Durchlaufen Sie alle Spalten von DataFrame<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Der folgende Code zeigt, wie jede Spalte eines Pandas-DataFrames durchlaufen wird:<\/span><\/p>\n
 for name, values in<\/span> df. iteritems<\/span> ():\nprint<\/span> (values)<\/span><\/span>\n\n0 25\n1 12\n2 15\n3 14\n4 19\nName: points, dtype: int64\n0 5\n1 7\n2 7\n3 9\n4 12\nName: assists, dtype: int64\n0 11\n1 8\n2 10\n3 6\n4 6\nName: rebounds, dtype: int64<\/strong><\/pre>\n
 Wir k\u00f6nnen auch die folgende Syntax verwenden, um jede Spalte zu durchlaufen und nur die Spaltennamen auszugeben:<\/span><\/p>\n
 for name, values in<\/span> df. iteritems<\/span> ():\nprint<\/span> (name)\n\npoints\nassists\nrebounds\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Beispiel 2: Iterieren Sie \u00fcber bestimmte Spalten<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Die folgende Syntax zeigt, wie \u00fcber bestimmte Spalten in einem Pandas-DataFrame iteriert wird:<\/span><\/p>\n
 for<\/span> name, values in<\/span> df[[' points<\/span> ', ' rebounds<\/span> ']]. iteritems<\/span> ():\n  print<\/span> (values)\n\n0 25\n1 12\n2 15\n3 14\n4 19\nName: points, dtype: int64\n0 11\n1 8\n2 10\n3 6\n4 6\nName: rebounds, dtype: int64\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Wir k\u00f6nnen auch die folgende Syntax verwenden, um \u00fcber einen Bereich bestimmter Spalten zu iterieren:<\/span><\/p>\n
 for<\/span> name, values in df. iloc<\/span> [:, 0:2]<\/span><\/span> . iteritems<\/span> ():\n  print<\/span> (values)\n\n0 25\n1 12\n2 15\n3 14\n4 19\nName: points, dtype: int64\n0 5\n1 7\n2 7\n3 9\n4 12\nName: assists, dtype: int64\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Die vollst\u00e4ndige Dokumentation zur Funktion iteritems()<\/strong> finden Sie hier<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 So wenden Sie eine Funktion auf ausgew\u00e4hlte Spalten in Pandas an<\/a>
 So \u00e4ndern Sie die Spaltenreihenfolge in Pandas<\/a>
 So l\u00f6schen Sie Spalten nach Index in Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Sie k\u00f6nnen 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. 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