如何利用pandas工具輸出每行的索引值、及其對應的行數據

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下面給大傢介紹如何利用pandas工具輸出每行的索引值、及其對應的行數據，先給大傢展示下輸出結果，感興趣的朋友可以參考具體實例代碼。

輸出結果

name      object
ID        object
age       object
sex       object
hobbey    object
dtype: object
   name    ID  age   sex hobbey
0   Bob     1  NaN     男    打籃球
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’, ‘打籃球’]
1 [‘LiSa’, 2, 28, ‘女’, ‘打羽毛球’]
2 [‘Mary’, ‘ ‘, 38, ‘女’, ‘打乒乓球’]
3 [‘Alan’, None, ”, None, ”] 

實現代碼

import pandas as pd
import numpy as np
 
contents={"name": ['Bob',    'LiSa',           'Mary',            'Alan'],
     "ID":  [1,       2,             ' ',             None],  # 輸出 NaN
     "age": [np.nan,    28,              38 ,             '' ],  # 輸出 
#      "born": [pd.NaT,   pd.Timestamp("1990-01-01"), pd.Timestamp("1980-01-01"),    ''], # 輸出 NaT
     "sex": ['男',     '女',            '女',            None,],  # 輸出 None
     "hobbey":['打籃球',   '打羽毛球',          '打乒乓球',          '',],  # 輸出 
     }
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工具輸出每行的索引值、及其對應的行數據
for index, row in data_frame.iterrows():   
  row_lists=list(row)
  print(index,row_lists)

到此這篇關於如何利用pandas工具輸出每行的索引值、及其對應的行數據的文章就介紹到這瞭,更多相關pandas輸出索引值行數據內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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