Si desea recorrer el DataFrame para realizar algunas operaciones en cada una de las filas, puede usar la función iterrows() en Pandas.
Pandas usa tres funciones para iterar sobre las filas del DataFrame, es decir, iterrows(), iteritems() e itertuples().
Iterar filas con iterrows de Pandas:
El iterrows() es responsable de recorrer cada fila del DataFrame. Devuelve un iterador que contiene índice y datos de cada fila como una Serie.
Tenemos la siguiente función para ver el contenido del iterador.
Esta función devuelve cada valor de índice junto con una serie que contiene los datos de cada fila.
Rendimientos:
Ejemplo 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)
Producción
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
Ejemplo2
# 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()
Producción
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