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DataFrame をループして各行に対して何らかの操作を実行する場合は、Pandas の iterrows() 関数を使用できます。

Panda は、DataFrame の行を反復処理するために 3 つの関数、つまり iterrows()、iteritems()、itertuples() を使用します。

Pandas iterrows で行を反復します。

iterrows () は、DataFrame の各行をループする役割を果たします。各行のインデックスとデータを含むイテレータを Series として返します。

次の関数はイテレータの内容を表示する関数です。

この関数は、各行のデータを含む系列とともに各インデックス値を返します。

iterrows()- (インデックス、シリーズ) ペアとして行を反復処理するために使用されます。iteritems()- (キー、値) ペアを反復処理するために使用されます。イタータプル()- 行を名前付きタプルとして反復するために使用されます。

収量:

索引：行のインデックスと MultiIndex のタプルを返します。データ：行のデータをシリーズとして返します。それ：フレームの行を反復処理するジェネレーターを返します。

例1

 import pandas as pd import numpy as np info = pd.DataFrame(np.random.randn(4,2),columns = ['col1','col2']) for row_index,row in info.iterrows(): print (row_index,row) 

出力

 0 name John degree B.Tech score 90 Name: 0, dtype: object 1 name Smith degree B.Com score 40 Name: 1, dtype: object 2 name Alexander degree M.Com score 80 Name: 2, dtype: object 3 name William degree M.Tech score 98 Name: 3, dtype: object 

例2

 # importing pandas module import pandas as pd # making data frame from csv file data = pd.read_csv('aa.csv') for i, j in data.iterrows(): print(i, j) print() 

出力

 0 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 0 John Idle 03/15/14 50... Name: 0, dtype: object 1 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 1 Smith Gilliam 06/01/15 65000... Name: 1, dtype: object 2 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 2 Parker Chapman 05/12/14 45000.0 ... Name: 2, dtype: object 3 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 3 Jones Palin 11/01/13 700... Name: 3, dtype: object 4 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 4 Terry Gilliam 08/12/14 4800... Name: 4, dtype: object 5 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 5 Michael Palin 05/23/13 66000... Name: 5, dtype: object