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python - 如何为 pandas 数据框的每一行打印索引值、列名和列数据？

问题描述

我有一个看起来像这样的数据框：

dict={'475':['NaN', 0.6, 'NaN', 'NaN', 'NaN', 'NaN'],
      '575':['NaN', 'NaN', 0.11, 'NaN', 'NaN', 'NaN'],
      '675':[0.223, 'NaN',  'NaN', 0.913, 'NaN', 'NaN'],
      '1775':['NaN', 'NaN', 'NaN', 'NaN', 3.46, 'NaN'], 
      '1875':['NaN', 'NaN', 'NaN', 'NaN', 'NaN', 3.46] 
     } 

df=pd.DataFrame(dict,index=['33', '35', '36', '13', '41', '1222'])

在此处输入图像描述

我想为每一行打印一条语句：

位置index_value在column value站内，column name即对于数据帧的第一行，这将是：

位置 33 距离 675 站 0.223 公里以内

我努力了：

for index, column in df.iterrows():
    print('Farm number ' + str(index) + ' is within 5km of ' + str(column))

但这每次都会打印所有索引值，我看不到下一步该去哪里。

我真的很感激一些指导。

标签： pythonpandas

解决方案

您可以将NaN字符串替换为NaN缺失值并通过 重塑DataFrame.stack，因此缺失值被删除，您可以循环使用MultiIndex Series：

for (i, c), v in df.replace('NaN',np.nan).stack().items():
    print(f"Location {i} is within {v}km of station {c}")

Location 33 is within 0.223km of station 675
Location 35 is within 0.6km of station 475
Location 36 is within 0.11km of station 575
Location 13 is within 0.913km of station 675
Location 41 is within 3.46km of station 1775
Location 1222 is within 3.46km of station 1875

您还可以创建DataFrame：

df1 = df.replace('NaN',np.nan).stack().rename_axis(['i','c']).reset_index(name='v')
print (df1)
      i     c      v
0    33   675  0.223
1    35   475  0.600
2    36   575  0.110
3    13   675  0.913
4    41  1775  3.460
5  1222  1875  3.460

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