如何在不使用索引的情况下选择列
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【中文标题】如何在不使用索引的情况下选择列【英文标题】:How do i select a column without using indexing 【发布时间】:2022-01-21 22:09:05 【问题描述】:A | B | C |
---|---|---|
Africa | 2 | 3 |
Singapore | 2 | 3 |
在 df.values.tolist() 中运行 for col 后: 我明白了:
非洲 2 3
新加坡 2 3 . . .
要捕获每一列(例如 A 列的 2,2),我似乎无法将列名捕获为 col['A'] 因为它会给我一条错误消息“TypeError:列表索引必须是整数或切片,而不是 str"
相反,我必须使用 col[0] den 它会给我 2,2 。
还有其他方法可以编写 col['A'] 的脚本吗?只是为了可追溯性/更容易让审阅者看到我正在使用描述 A 提取列,而不必参考 df 并查看列 [0] 指的是什么
【问题讨论】:
df.info()
的输出是什么?
您正在迭代一个列表,因为使用了这样的数字索引。您可能想遍历数据框本身
嗨@sammywemmy 感谢您的帮助!你能详细说明一下吗?
Hey @Corralien for col in df.columns:
然后在循环内只需print(df[col])
【参考方案1】:
使用.to_dict('records')
a = pd.DataFrame('A': [1, 2, 3], 'B': [10, 20, 30], 'C': [111, 222, 333])
for col in a.to_dict('records'):
print(f"col['A']=\tcol['B']=\tcol['C']=")
【讨论】:
嘿!感谢您回来,我可能对我的 qns 不是很清楚,并添加了一些细节来澄清!以上是关于如何在不使用索引的情况下选择列的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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