有没有办法循环遍历 Pandas 数据框？答案

【问题标题】：Is there a way to loop through a Pandas Dataframe?有没有办法循环遍历 Pandas 数据框？
【发布时间】：2021-03-15 20:18:56
【问题描述】：

所以我正在处理 csv 文件并想从中绘制一些图表。但是，我找不到直接从 Dataframe 获取所需信息的方法。代码：将 numpy 导入为 np 将熊猫导入为 pd

path_main = '850566403_T_ONTIME.csv'
df1 = pd.read_csv(path_main, header=0, sep=",")
#remove columns and rows with nan
df1.dropna(axis=1, how='all', inplace=True)
df = df1.dropna(subset=['ARR_DELAY_NEW'])

所述数据框的输出：

        YEAR  MONTH  AIRLINE_ID  DEST_AIRPORT_ID  ARR_DELAY_NEW
0       2015      2       19805            12892            0.0
2       2015      2       19805            12892            0.0
3       2015      2       19805            12892            0.0
4       2015      2       19805            12892            0.0
5       2015      2       19805            12892            0.0
     ...    ...         ...              ...            ...
429186  2015      2       19393            14107            0.0
429187  2015      2       19393            14107           35.0
429188  2015      2       19393            14679           99.0
429189  2015      2       19393            14679           23.0
429190  2015      2       19393            14679           20.0

[407663 rows x 5 columns]

我想知道是否有办法让我建立字典。拥有我的航空公司 ID 的键（重复多次），键的值是每个不同 AIRLINE_ID 的“ARR_DELAY_NEW”的平均值。它看起来像这样：

d = {19805:average1; 19393:average2}

【问题讨论】：

标签： python pandas csv dictionary

【解决方案1】：

avgs=df.groupby('AIRLINE_ID')['ARR_DELAY_NEW'].mean()
avgs=dict(avgs)

【讨论】：

很好，工作完美。我研究了 .groupby，但没能成功

【解决方案2】：

试试这个：

d = {}
airline_id = df.at[0,'AIRLINE_ID']
total = 0
count = 0
for index, row in df.iterrows():
     if df.at[index,'AIRLINE_ID'] == airline_id:
          total += df.at[index,'ARR_DELAY_NEW']
          count += 1
     else:
          d[airline_id] = total / count
          airline_id = df.at[index,'AIRLINE_ID']
          total = 0
          count = 0

last_id = df.at[len(df)-1, 'AIRLINE_ID']
d[last_id] = total / count

【讨论】：