Python遍历pandas数据方法总结-创新互联
前言
Pandas是python的一个数据分析包，提供了大量的快速便捷处理数据的函数和方法。其中Pandas定义了Series 和 DataFrame两种数据类型，这使数据操作变得更简单。Series 是一种一维的数据结构，类似于将列表数据值与索引值相结合。DataFrame 是一种二维的数据结构，接近于电子表格或者mysql数据库的形式。
在数据分析中不可避免的涉及到对数据的遍历查询和处理，比如我们需要将dataframe两列数据两两相除，并将结果存储于一个新的列表中。本文通过该例程介绍对pandas数据遍历的几种方法。
for..in循环迭代方式
for语句是Python内置的迭代器工具，用于从可迭代容器对象（如列表、元组、字典、集合、文件等）中逐个读取元素，直到容器中没有更多元素为止，工具和对象之间只要遵循可迭代协议即可进行迭代操作。
具体的迭代的过程：可迭代对象通过__iter__方法返回迭代器，迭代器具有__next__方法，for循环不断地调用__next__方法，每次按序返回迭代器中的一个值，直到迭代到最后，没有更多元素时抛出异常StopIteration（python自动处理异常）。迭代的优点是无需把所有元素一次加载到内存中，可以在调用next方法时逐个返回元素，避免出现内存空间不够的情况。
>>> x = [1,2,3] >>> its = x.__iter__() #列表是可迭代对象，否则会提示不是迭代对象 >>> its>>> next(its) # its包含此方法，说明its是迭代器 1 >>> next(its) 2 >>>next(its) 3 >>> next(its) Traceback (most recent call last): File " ", line 1, in StopIteration
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