dask_expr._collection.DataFrame.iterrows

dask_expr._collection.DataFrame.iterrows

DataFrame.iterrows()[源代码]

遍历 DataFrame 行作为 (索引, 系列) 对。

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Yields
索引标签或标签的元组

行的索引。对于 MultiIndex 是一个元组。

数据系列

该行的数据作为 Series。

参见

DataFrame.itertuples

遍历 DataFrame 行作为值的命名元组。

DataFrame.items

遍历 (列名, 系列) 对。

注释

  1. 因为 iterrows 对每一行返回一个 Series，它**不**保留行间的数据类型（数据类型在 DataFrame 的列间是保留的）。

    在遍历行时保留数据类型，最好使用 itertuples()，它返回值的命名元组，并且通常比 iterrows 更快。

  2. 你应该 永远不要修改 你正在迭代的对象。这在所有情况下都不能保证有效。根据数据类型，迭代器返回的是一个副本而不是视图，对其进行写操作将不会有任何效果。

示例

>>> df = pd.DataFrame([[1, 1.5]], columns=['int', 'float'])  
>>> row = next(df.iterrows())[1]  
>>> row  
int      1.0
float    1.5
Name: 0, dtype: float64
>>> print(row['int'].dtype)  
float64
>>> print(df['int'].dtype)  
int64

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