# 对于每一行,通过列名name访问对应的元素
for index,row in df.iterrows():print(index) # 输出每行的索引值
print(row['c1'], row['c2']) # 输出每一行
2.itertuples()
for index, row in df.iteritems():print(index) # 输出列名
print(getattr(row,'c1'),getattr(row,'c2')) # 输出每一行
3.iteritems()
for index, row in df.iteritems():print(index) # 输出列名
print(row[0], row[1], row[2]) # 输出各列
查询行
1.查询第一行
# 第一行数据
df.irow(0)
# 第一列
df.icol(0)
2.最后一行
df.iloc[-1]
3.精确查询某一列的某一行单值
# 查询index=index_name那一行中column=col_name的那一个值
df.loc[index_name,col_name]
# 查询index=index_name那一行中columns=[col_name,col_name2]的series
df.loc[index_name,[col_name1,col_name2]
# 查询index=[index_name1,index_name2,index_name3],column=col_name的值
df.loc[[index_name1,index_name2,index_name3],col_name]
df =DataFrame(randn(5,2),index=range(0,10,2),columns=list('AB'))
A B
01.068932-0.7943072-0.4700561.1922114-0.2845610.75602961.037563-0.2678208-0.538478-0.800654//按照index的序值
In [5]: df.iloc[[2]]
Out[5]:
A B
4-0.2845610.756029//按照index的具体值
In [6]: df.loc[[2]]
Out[6]:
A B
2-0.4700561.192211