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