Py之pandas:利用pandas工具输出每行的索引值、及其对应的行数据


毛衣野性
毛衣野性 2022-09-19 11:22:30 50188
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Py之pandas:利用pandas工具输出每行的索引值、及其对应的行数据

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利用pandas工具输出每行的索引值、及其对应的行数据

输出结果

实现代码


利用pandas工具输出每行的索引值、及其对应的行数据

输出结果

  1. name object
  2. ID object
  3. age object
  4. sex object
  5. hobbey object
  6. dtype: object
  7. name ID age sex hobbey
  8. 0 Bob 1 NaN 男 打篮球
  9. 1 LiSa 2 28 女 打羽毛球
  10. 2 Mary 38 女 打乒乓球
  11. 3 Alan None None
  12. -----------------------------------------
  13. 0 ['Bob', 1, nan, '男', '打篮球']
  14. 1 ['LiSa', 2, 28, '女', '打羽毛球']
  15. 2 ['Mary', ' ', 38, '女', '打乒乓球']
  16. 3 ['Alan', None, '', None, '']

实现代码

  1. import pandas as pd
  2. import numpy as np
  3. contents={"name": ['Bob', 'LiSa', 'Mary', 'Alan'],
  4. "ID": [1, 2, ' ', None], 输出 NaN
  5. "age": [np.nan, 28, 38 , '' ], 输出
  6. "born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1990-01-01"), pd.Timestamp("1980-01-01"), ''], 输出 NaT
  7. "sex": ['男', '女', '女', None,], 输出 None
  8. "hobbey":['打篮球', '打羽毛球', '打乒乓球', '',], 输出
  9. }
  10. data_frame = pd.DataFrame(contents)
  11. data_frame.to_excel("data_Frame.xls")
  12. print(data_frame.dtypes)
  13. print(data_frame)
  14. print('-----------------------------------------')
  15. data_frame_temp=data_frame.copy()
  16. Py之pandas:利用pandas工具输出每行的索引值、及其对应的行数据
  17. for index, row in data_frame.iterrows():
  18. row_lists=list(row)
  19. print(index,row_lists)
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