這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)使用pandas怎么遍歷dataframe中的元素，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識有一定的了解。

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方法一：

pandas的dataframe有一個很好用的函數(shù)applymap，它可以把某個函數(shù)應(yīng)用到dataframe的每一個元素上，而且比常規(guī)的for循環(huán)去遍歷每個元素要快很多。如下是相關(guān)代碼：

import pandas as pd
data = [["str","ewt","earw"],["agter","awetg","aeorgh"]]
dataframe1 = pd.DataFrame(data=data,columns=["name1","name2","name3"])
print(dataframe1)
bool_array = dataframe1.applymap(lambda x:"w" in x)
out_array = dataframe1[bool_array]
print(out_array)
 
>>
  name1 name2  name3
0  str  ewt  earw
1 agter awetg aeorgh
 
 name1 name2 name3
0  NaN  ewt earw
1  NaN awetg  NaN

代碼中，bool_array為一個邏輯矩陣，滿足條件元素的位置為true，否則為false。然后通過邏輯矩陣去索引dataframe1，就可以得出滿足條件的元素。

方法二：

第一種方法是一次性遍歷每個元素，這樣不好分column去處理，那換一種方式可以每次遍歷一列

#接上面代碼
file_columns = dataframe1.columns.tolist()
for column in file_columns:
  bool_index = dataframe1[column].str.contains("w")
  filter_data = dataframe1[column][bool_index]
  print(filter_data)
 
>>
Series([], Name: name1, dtype: object)
0   ewt
1  awetg
Name: name2, dtype: object
0  earw
Name: name3, dtype: object

關(guān)于使用pandas怎么遍歷dataframe中的元素就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。

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本文題目：使用pandas怎么遍歷dataframe中的元素-創(chuàng)新互聯(lián)
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