Как перебирать столбцы в pandas dataframe

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для перебора столбцов DataFrame pandas:

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

В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике со следующим DataFrame pandas:

 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

Пример 1. Перебор всех столбцов DataFrame.

Следующий код показывает, как перебирать каждый столбец DataFrame pandas:

 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

Мы также можем использовать следующий синтаксис для перебора каждого столбца и вывода только имен столбцов:

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

points
assists
rebounds

Пример 2. Перебор определенных столбцов

Следующий синтаксис показывает, как перебирать определенные столбцы в DataFrame pandas:

 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

Мы также можем использовать следующий синтаксис для перебора диапазона определенных столбцов:

 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

Полную документацию по функции iteritems() вы можете найти здесь .

Дополнительные ресурсы

Как применить функцию к выбранным столбцам в Pandas
Как изменить порядок столбцов в Pandas
Как удалить столбцы по индексу в Pandas