如何利用pandas工具输出每行的索引值、及其对应的行数据

下面给大家介绍如何利用pandas工具输出每行的索引值、及其对应的行数据，先给大家展示下输出结果，感兴趣的朋友可以参考具体实例代码。

输出结果

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, '']

实现代码

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)

到此这篇关于如何利用pandas工具输出每行的索引值、及其对应的行数据的文章就介绍到这了,更多相关pandas输出索引值行数据内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • 解决Pandas的DataFrame输出截断和省略的问题

    我们看一个现象: import pandas as pd titanic = pd.read_csv('titanic_data.csv') print(titanic.head()) Titanic_data.csv是kaggle上的泰坦尼克数据集,通过pandas读入到一个dataframe中,我们看看其前5行记录.输出结果如下: 可以看到,记录被分成了3段截断输出,如果想在一行输出,该怎么办呢?这就需要设置pandas的option选项: pd.set_option('display.wi

  • pandas中的DataFrame按指定顺序输出所有列的方法

    问题: 输出新建的DataFrame对象时,DataFrame中各列的显示顺序和DataFrame定义中的顺序不一致. 例如: import pandas as pd grades = [48,99,75,80,42,80,72,68,36,78] df = pd.DataFrame( {'ID': ["x%d" % r for r in range(10)], 'Gender' : ['F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'M', 'M'],

  • 解决pandas展示数据输出时列名不能对齐的问题

    列名用了中文的缘故,设置pandas的参数即可, 代码如下: import pandas as pd #这两个参数的默认设置都是False pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) 以上这篇解决pandas展示数据输出时列名不能对齐的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • 解决Python pandas plot输出图形中显示中文乱码问题

    解决方式一: import matplotlib #1. 获取matplotlibrc文件所在路径 matplotlib.matplotlib_fname() #Out[3]: u'd:\\Anaconda2\\lib\\site-packages\\matplotlib\\mpl-data\\matplotlibrc' #修改此配置文件,一劳永逸,不用在每个脚本中写代码解决中文显示问题 修改 'font.sans-serif' 的配置,在最前面加你本地电脑已有的字体family. 参看方式二.

  • pandas dataframe添加表格框线输出的方法

    将dataframe添加到texttable里面,实现格式化输出. data=[{"name":"Amay","age":20,"result":80}, {"name":"Tom","age":32,"result":90}] df=pd.DataFrame(data,columns=['name','age','result']) print(

  • pandas 按照特定顺序输出的实现代码

    df.groupby() 之后按照特定顺序输出,方便后续作图,或者跟其他df对比作图. ## 构造 pd.DataFrame patient_id = ['71835318256532', '87791375711', '66979212649388', '46569922967175', '998612492555522', '982293214194', '89981833848', '17912315786975', '4683495482494', '1484143378533', '5

  • 浅析Python pandas模块输出每行中间省略号问题

    关于Python数据分析中pandas模块在输出的时候,每行的中间会有省略号出现,和行与行中间的省略号....问题,其他的站点(百度)中的大部分都是瞎写,根本就是复制黏贴以前的版本,你要想知道其他问题答案就得去读官方文档吧. #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import MySQLdb df = pd.read_csv('C:\\Users\\Administrato

  • 如何利用pandas工具输出每行的索引值、及其对应的行数据

    下面给大家介绍如何利用pandas工具输出每行的索引值.及其对应的行数据,先给大家展示下输出结果,感兴趣的朋友可以参考具体实例代码. 输出结果 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  

  • Python DataFrame 设置输出不显示index(索引)值的方法

    在输出代码行中,加入"index=False"如下: m_pred_survived.to_csv("clasified.csv",index=False) 以上这篇Python DataFrame 设置输出不显示index(索引)值的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • 利用Pandas读取表格行数据判断是否相同的方法

    利用Pandas读取表格行数据判断是否相同的方法

    描述: 下午快下班的时候公司供应链部门的同事跑过来问我能不能以程序的方法帮他解决一些excel表格每周都需要手工重复做的事情,Excel 是数据处理最常用的办公工具对于市场.运营都应该很熟练.哈哈,然而程序员是不怎么会用excel的.下面给大家介绍一下pandas,  Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集:它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算):用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能. 具体需求: 找出相同的数字,把与数字对应的英文字母合并在一起. 期望最终生成值:

  • 利用Pandas读取某列某行数据之loc和iloc用法总结

    利用Pandas读取某列某行数据之loc和iloc用法总结

    目录 1.loc方法 2.iloc方法 补充:利用loc.iloc提取所有数据 总结 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc. loc:通过行.列的名称或标签来索引 iloc:通过行.列的索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个Dataframe,生成数据,用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.ar

  • 如何利用Pandas删除某列指定值所在的行

    如何利用Pandas删除某列指定值所在的行

    目录 前言 1.data.dropna() 1-1 axis确定删除存在缺失值的行或者是列 1-2 how 确定存在缺失值时,是否删除行或者列 1-3 thresh=n表示保留至少含有n个非na数值的行 1-4 subset确定要在哪些列中查找缺失值 1-5 inplace确定是否直接在原DataFrame修改 2.data.drop 2-1 labels 指定行或者列的名称 2-2 index 指定要删除的行 2-3 columns 指定要删除的列 3.实例 3-1 统计0的数量 3-2 找出

  • python时间日期函数与利用pandas进行时间序列处理详解

    python标准库包含于日期(date)和时间(time)数据的数据类型,datetime.time以及calendar模块会被经常用到. datetime以毫秒形式存储日期和时间,datetime.timedelta表示两个datetime对象之间的时间差. 下面我们先简单的了解下python日期和时间数据类型及工具 给datetime对象加上或减去一个或多个timedelta,会产生一个新的对象 from datetime import datetime from datetime impo

  • Python利用pandas计算多个CSV文件数据值的实例

    功能:扫描当前目录下所有CSV文件并对其中文件进行统计,输出统计值到CSV文件 pip install pandas import pandas as pd import glob,os,sys input_path='./' output_fiel='pandas_union_concat.csv' all_files=glob.glob(os.path.join(input_path,'sales_*')) all_data_frames=[] for file in all_files:

  • Python利用pandas处理Excel数据的应用详解

    最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就会非常高效,基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作!该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用,这仅仅只是冰山一角,希望大家可以踊跃的去尝试和探索! 一.安装环境: 1:pandas依赖处理Excel的xlrd模块,所以我们需要提前安装这个,安装命令

  • 利用pandas进行大文件计数处理的方法

    Pandas读取大文件 要处理的是由探测器读出的脉冲信号,一组数据为两列,一列为时间,一列为脉冲能量,数据量在千万级,为了有一个直接的认识,先使用Pandas读取一些 import pandas as pd data = pd.read_table('filename.txt', iterator=True) chunk = data.get_chunk(5) 而输出是这样的: Out[4]: 332.977889999979 -0.0164794921875 0 332.97790 -0.02

随机推荐