本文主要是介绍对dataframe的行和列进行遍历和修改，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
首先先定一个这样的字典,然后我们用不同的方法对其遍历和修改
字典df
df=pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4],"B":[5,6,7,8],"C":[1,1,1,1]})A B C
0 1 5 1
1 2 6 1
2 3 7 1
3 4 8 1
i.遍历列
1.ix函数（df.ix[条件，操作区域]）
df.ix[df.A>1,'B']=-1
dfA B C
0 1 5 1
1 2 -1 1
2 3 -1 1
3 4 -1 1
2.iterrows()函数。这个函数一般跟index和row一起使用，应为他会返回两个值，一个就是index，一个是行
for index,row in df.iterrows():if row['A']>1:row['B']=-1A B C
0 1 5 1
1 2 -1 1
2 3 -1 1
3 4 -1 1
3.where函数，np.where(条件，then，else)
df["then"]=np.where(df.A<3,1,0)
dfA B C then
0 1 5 1 1
1 2 6 1 1
2 3 7 1 0
3 4 8 1 0
4.apply函数你可以对行或列每一个数值进行自己指定函数的操作
def judgeLevel(df):if df['A'] < 2:return 'C'elif df['A'] > 3:return 'A'else:return 'B'df['level']=df.apply(lambda r:judgeLevel(r),axis=1)dfA B C level
0 1 5 1 C
1 2 6 1 B
2 3 7 1 B
3 4 8 1 A
ii.遍历列
iloc函数
for i in range(0, len(df)):print (df.iloc[i]['A'], df.iloc[i]['B'])1 52 63 74 8
这篇关于对dataframe的行和列进行遍历和修改的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
