pandas.DataFrame.iterrows #

数据框。iterrows ( ) [来源] #

将 DataFrame 行作为（索引，系列）对进行迭代。

产量：
索引标签或标签元组

行的索引。MultiIndex的元组。

数据系列

作为系列的行数据。

也可以看看

DataFrame.itertuples

将 DataFrame 行作为值的命名元组进行迭代。

DataFrame.items

迭代（列名称，系列）对。

笔记

  1. 因为iterrows为每行返回一个 Series，所以它不会跨行保留 dtypes（对于 DataFrames，dtypes 会跨列保留）。

    要在迭代行时保留数据类型，最好使用itertuples()返回值的命名元组并且通常比 更快iterrows。

  2. 你永远不应该修改你正在迭代的东西。不保证这在所有情况下都有效。根据数据类型，迭代器返回副本而不是视图，并且写入它不会产生任何效果。

例子

>>> df = pd.DataFrame([[1, 1.5]], columns=['int', 'float'])
>>> row = next(df.iterrows())[1]
>>> row
int      1.0
float    1.5
Name: 0, dtype: float64
>>> print(row['int'].dtype)
float64
>>> print(df['int'].dtype)
int64