如何在不将每个索引应用于每一行的情况下迭代数据框中的每一行？答案

【问题标题】：How do you iterate over each row in a data frame without applying each index to every row?如何在不将每个索引应用于每一行的情况下迭代数据框中的每一行？
【发布时间】：2015-12-04 16:40:54
【问题描述】：

如何在不将每个索引应用于每一行的情况下迭代数据框中的每一行？

>>> d2 = {'one' : pd.Series(['us 1','uk 2','china 3','india 4'], index=['a', 'b', 'c','d'])}
>>> df2 = pd.DataFrame(d2)
>>> df2
one
a   us 1
b   uk 2
c   china 3
d   india 4

>>> for index, row in df2.iterrows():
>>>    for line in df2['one']:
>>>        print index, line
a us 1
a uk 2
a china 3
a india 4
b us 1
b uk 2
b china 3
b india 4
c us 1
c uk 2
c china 3
c india 4
d us 1
d uk 2
d china 3
d india 4

我希望能够修改第一列中的每一行，为此，我相信我需要以下行：for line in df2['one']:

但是，正如你所看到的，当我写下这一行时，索引 a 会遍历整个数据帧，依此类推，直到索引 d。

有没有一种方法可以循环，以便我可以在每一行中修改我需要的内容，但保持数据框的初始完整性，即每个索引一行，总行数？

【问题讨论】：

内联代码是通过用反引号包围来添加的（例如，`code` 将呈现为code），而缩进代码块是通过将每行缩进 4 个空格来完成的。此外，python 输入/输出的标准语法（类似于交互式会话），如果使用 >>> 进行输入。您可以点击灰色的edit 按钮查看我如何重新格式化您的文本以供将来参考。
你到底想做什么？你不是在问你真正的问题是什么，你想要的是关于你解决它的方法的建议。这很糟糕，被称为XY Problem。读它，下次避免它。循环非常慢，像 Pandas 这样的包很少需要循环。您真正想要完成的事情可能无需任何循环即可完成。但是，除非您正确地提出问题，否则您将无法获得帮助。（这就是为什么没有人回复你，即使你问了 14 个小时。）
感谢 Kartik 向我解释这一点。我会发一个新帖子，里面有我的问题。
这是我的新帖子。谢谢你帮助我。 link

标签： python loops pandas

【解决方案1】：

正如 Kartik 所说，最佳实践是避免循环。

但也可以这样循环：

for line in df2['one']: 
    print line

us 1
uk 2
china 3
india 4

但是如果你想从列one 中提取数据，pandas 文档描述了这种拆分here：

import pandas as pd

d2 = {'one' : pd.Series(['us 1','uk 2','china 3','india 4'], index=['a', 'b', 'c','d'])}
df2 = pd.DataFrame(d2)
print df2

df2['two'] = df2['one'].str.split(' ').str[0]
df2['three'] = df2['one'].str.split(' ').str[1]
print df2

#       one    two three
#a     us 1     us     1
#b     uk 2     uk     2
#c  china 3  china     3
#d  india 4  india     4

【讨论】：

谢谢你，杰兹瑞尔。这是一个新的post，希望能更清楚地提出我的问题。