对dataframe的行和列进行遍历和修改

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！

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