在python的DataFrame中，因為數據中可以有多個行和列 。而且每行代表一個數據樣本，我們可以將DataFrame看作數據表，那你知道如何按照數據表中的行遍歷嗎？本文介紹python中按行遍歷Dataframe的幾種方法，一起來看看吧 。

一、Dataframe概述
在python中它表示的是一個分布式的數據集，也可以將它看成是關系型數據庫中的一個表格，大家都知道在在一張表中，都是由字段和字段類型組成，如果不好理解的話，可以將它看成是excel表或者是sql表的結構 。
二、按行遍歷Dataframe
【python中如何按行遍歷Dataframe？python中按行遍歷Dataframe的方法有哪些？】在數據處理中，可以使用三種不同的方式將數據按照行進行遍歷，具體的操作方法如下：
1、iterrows()方法
這是一種按照行進行遍歷的方式，主要的實現的操作就是將數據表中的每一行進行迭代，變成(index, Series)對，就可以通過row[name]方式對相關的元素進行訪問了，代碼如下： 
for index, row in df.iterrows():    print row["a1"], row["a2"]2、itertuples()方法
這也是一種按照行遍歷的方式，將數據表中的每一行先迭代，變成一個元祖之后，再通過row[name]對其中的某一個元素進行訪問，使用這種方式操作的時候，要比第一種方式的處理效率高 。舉個例子：
for row in df.itertuples(index=True, name='Pandas'):    print getattr(row, "a1"), getattr(row, "a2")3、iteritems()方法
這最后一種方式和前面兩種不同，這是按照列進行遍歷的，將表中的每一列先迭代為(列名, Series)對，之后在通過row[index]對元素進行訪問，代碼如下：
for date, row in df.iteritems():    print(date)for date, row in df.iteritems():    print(row)for date, row in df.iteritems():    print(row[0], row[1], row[2])以上就是關于python中如何按行遍歷Dataframe？python中按行遍歷Dataframe的方法有哪些？的全部內容的講解了，希望文章中的內容可以對大家的學習帶來幫助 。






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