Jak przeglądać kolumny w pandas dataframe

Do iteracji po kolumnach ramki DataFrame pandy możesz użyć następującej podstawowej składni:

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

Poniższe przykłady pokazują, jak w praktyce używać tej składni z następującą ramką DataFrame pand:

 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

Przykład 1: Iteracja po wszystkich kolumnach DataFrame

Poniższy kod pokazuje, jak iterować po każdej kolumnie ramki DataFrame pandy:

 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

Możemy również użyć następującej składni, aby przejść przez każdą kolumnę i wydrukować tylko nazwy kolumn:

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

points
assists
rebounds

Przykład 2: Iteracja po określonych kolumnach

Poniższa składnia pokazuje, jak iterować po określonych kolumnach w ramce DataFrame pandy:

 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

Możemy również użyć następującej składni do iteracji po zakresie określonych kolumn:

 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

Pełną dokumentację funkcji iteritems() znajdziesz tutaj .

Dodatkowe zasoby

Jak zastosować funkcję do wybranych kolumn w Pandach
Jak zmienić kolejność kolumn w Pandach
Jak usunąć kolumny według indeksu w Pandach