pandas 按照行遍历进行处理

按行遍历，对每一行进行处理：

for index, row in df_dir.iterrows():

提取每一行的数：

x_1 = row['A1'] y_1 = row['B1']

对这一行某一列的值进行修改：

df_dir.loc[index,'类型'] = 5

已知某一列的某个数，反推该数的indexs：

indexs = df_temp[(df_temp['dir_factor'] == ref)].index.tolist()

pandas.DataFrame.iterrows

DataFrame.iterrows()

迭代(iterate)覆盖整个DataFrame的行中，返回(index, Series)对。

import numpy as np

import pandas as pd

def _map(data, exp):

for index, row in data.iterrows(): # 获取每行的index、row

for col_name in data.columns:

row[col_name] = exp(row[col_name]) # 把结果返回给data

return data

def _1map(data, exp):

_data = [[exp(row[col_name]) # 把结果转换成2级list

for col_name in data.columns]

for index, row in data.iterrows()

]

return _data

if __name__ == "__main__":

inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]

df = pd.DataFrame(inp)

temp = _map(df, lambda ele: ele+1 )

print temp

_temp = _1map(df, lambda ele: ele+1)

res_data = pd.DataFrame(_temp) # 对2级list转换成DataFrame

print res_data

由于没有看到导出的表格样本，直接说吧：

遍历建议直接用pandas的itertuples()，去除前面的空白字符串用lstrip()就行

df = pd.read_excel("test.xlsx")

for row in df.itertuples():

row.行名称=row.行名称.lstrip()

以上应该就可以了，注意缩进。

---