前言

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Pandas是python的一個(gè)數(shù)據(jù)分析包，提供了大量的快速便捷處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。其中Pandas定義了Series 和 DataFrame兩種數(shù)據(jù)類型，這使數(shù)據(jù)操作變得更簡單。Series 是一種一維的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，類似于將列表數(shù)據(jù)值與索引值相結(jié)合。DataFrame 是一種二維的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，接近于電子表格或者mysql數(shù)據(jù)庫的形式。

在數(shù)據(jù)分析中不可避免的涉及到對(duì)數(shù)據(jù)的遍歷查詢和處理，比如我們需要將dataframe兩列數(shù)據(jù)兩兩相除，并將結(jié)果存儲(chǔ)于一個(gè)新的列表中。本文通過該例程介紹對(duì)pandas數(shù)據(jù)遍歷的幾種方法。

for..in循環(huán)迭代方式

for語句是Python內(nèi)置的迭代器工具，用于從可迭代容器對(duì)象（如列表、元組、字典、集合、文件等）中逐個(gè)讀取元素，直到容器中沒有更多元素為止，工具和對(duì)象之間只要遵循可迭代協(xié)議即可進(jìn)行迭代操作。
具體的迭代的過程：可迭代對(duì)象通過__iter__方法返回迭代器，迭代器具有__next__方法，for循環(huán)不斷地調(diào)用__next__方法，每次按序返回迭代器中的一個(gè)值，直到迭代到最后，沒有更多元素時(shí)拋出異常StopIteration（python自動(dòng)處理異常）。迭代的優(yōu)點(diǎn)是無需把所有元素一次加載到內(nèi)存中，可以在調(diào)用next方法時(shí)逐個(gè)返回元素，避免出現(xiàn)內(nèi)存空間不夠的情況。

>>> x = [1,2,3]
>>> its = x.__iter__() #列表是可迭代對(duì)象，否則會(huì)提示不是迭代對(duì)象
>>> its

>>> next(its) # its包含此方法，說明its是迭代器
1
>>> next(its) 
2
>>>next(its) 
3
>>> next(its) 
Traceback (most recent call last):
 File "", line 1, in 
StopIteration

另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)scvps.cn，海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步，三天無理由+7*72小時(shí)售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國服務(wù)器、虛擬主機(jī)、免備案服務(wù)器”等云主機(jī)租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡單易用、服務(wù)可用性高、性價(jià)比高”等特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)，專為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶豐富、多元化的應(yīng)用場(chǎng)景需求。

當(dāng)前標(biāo)題：Python遍歷pandas數(shù)據(jù)方法總結(jié)-創(chuàng)新互聯(lián)
文章源于：http://weahome.cn/article/shegd.html