Hoe u door kolommen kunt bladeren in pandas dataframe

U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om door de kolommen van een pandas DataFrame te lopen:

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

De volgende voorbeelden laten zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken met de volgende panda’s DataFrame:

 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

Voorbeeld 1: Herhaal alle kolommen van DataFrame

De volgende code laat zien hoe u elke kolom van een Panda’s DataFrame kunt doorlopen:

 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

We kunnen ook de volgende syntaxis gebruiken om elke kolom te doorlopen en alleen de kolomnamen af te drukken:

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

points
assists
rebounds

Voorbeeld 2: Herhaal over specifieke kolommen

De volgende syntaxis laat zien hoe u specifieke kolommen in een pandas DataFrame kunt doorlopen:

 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

We kunnen ook de volgende syntaxis gebruiken om een reeks specifieke kolommen te doorlopen:

 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

U kunt de volledige documentatie voor de functie iteritems() hier vinden.

Aanvullende bronnen

Hoe een functie toe te passen op geselecteerde kolommen in Pandas
Hoe u de kolomvolgorde in Pandas kunt wijzigen
Hoe kolommen per index te verwijderen in Pandas