Py之pandas：利用pandas工具输出每行的索引值、及其对应的行数据

- 日理万妓 2022-11-11 10:56 101阅读 0赞

**目录**

利用pandas工具输出每行的索引值、及其对应的行数据

输出结果

实现代码

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# 利用pandas工具输出每行的索引值、及其对应的行数据 #

## 输出结果 ##

name      object
    ID        object
    age       object
    sex       object
    hobbey    object
    dtype: object
       name    ID  age   sex hobbey
    0   Bob     1  NaN     男    打篮球
    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', '打篮球']
    1 ['LiSa', 2, 28, '女', '打羽毛球']
    2 ['Mary', ' ', 38, '女', '打乒乓球']
    3 ['Alan', None, '', None, '']

## 实现代码 ##

import pandas as pd
    import numpy as np
    
    contents={"name": ['Bob',        'LiSa',                     'Mary',                       'Alan'],
              "ID":   [1,              2,                         ' ',                          None],    # 输出 NaN
              "age":  [np.nan,        28,                           38 ,                          '' ],    # 输出 
    #           "born": [pd.NaT,     pd.Timestamp("1990-01-01"),  pd.Timestamp("1980-01-01"),        ''],  # 输出 NaT
              "sex":  ['男',          '女',                        '女',                        None,],    # 输出 None
              "hobbey":['打篮球',     '打羽毛球',                   '打乒乓球',                    '',],    # 输出 
              }
    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工具输出每行的索引值、及其对应的行数据
    for index, row in data_frame.iterrows():     
        row_lists=list(row)
        print(index,row_lists)