Python DataFrame的遍歷問題

匯入資料，生成時間序列。

io =

'd:/pythonproject/arima/sales_data.csv'
data = pd.read_csv(io, header=
0, index_col=
'time'
)time_series = pd.dataframe(data)
time_series.index = pd.to_datetime(time_series.index)
# 輸出前5個資料，此時date為時間索引
print
("樣本量為{}個"
.format
(len
(time_series)))
print
(time_series.head(
))

如果用這種方式，輸出的只是列名…

在網上找了下，發現上面這篇部落格提出了三個方法，分別是iteritems()、iterrows()、itertuples()，然後去查了下文件。

官方解釋：遍歷dataframe列，返回乙個帶有列名稱和內容為series的元組。可以通過row[index]對元素進行訪問。

for column_name, row in time_series.iteritems():

print
(column_name, row[0]
, row[1]
, row[2]
)

官方解釋：按行遍歷，將dataframe行作為（index, series）對進行迭代。

for index, row in time_series.iterrows():

print
(index, row[
'value'
])

官方解釋：按行遍歷，將dataframe的每一行迭代為元組，可以通過row[name]對元素進行訪問。

for row in time_series.itertuples():

# 元組的訪問方式
print
(row[0]
,getattr
(row,
'value'
))

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