以纯文本形式迭代 pandas 数据框行

【问题标题】：Iterate over pandas dataframe rows as pure text以纯文本形式迭代 pandas 数据框行
【发布时间】：2017-07-24 08:38:16
【问题描述】：

我想逐行读取数据框（包含推文）以分析文本。

import csv
import pandas as pd

df = pd.read_csv('tweets2.csv')
df.head()

for row in df.iterrows():
    print (row)

我写的这段代码不能完成这项工作，因为“行”还包括索引。相反，我想要简单的文本，我将进一步处理。

【问题讨论】：

标签： python loops dataframe text row

【解决方案1】：

你可以使用df.values:

for row in df.values:
    print(row)

例子：

df = pd.DataFrame({'Col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'Col2' : ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

print(df)

   Col1 Col2
0     1    a
1     2    b
2     3    c
3     4    d
4     5    e

for row in df.values:
    print(row)

[1 'a']
[2 'b']
[3 'c']
[4 'd']
[5 'e']

【讨论】：

谢谢，它成功了！

【解决方案2】：

iterrows yields (index, Series) pairs

所以你可以在 for 循环中解压它们：

for i, row in df.iterrows():
    print(row)

如果您不使用i，则应将其更改为_。

使用iterrows，每个row 是一个Series。如@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 所示，另一种方法是使用values：

for row in df.values:
    print(row)

使用此方法，每个 row 都是一个 numpy 数组（因此会丢失标签）。

【讨论】：