如何迭代 DataFrame 中的动态行？

Question

我有以下数据框，我想动态迭代所有行，以查找字节并将其转换为浮点型例col1                          col2                        col3None                          None                        b'R\xb8\x1e%\xda\x16QA'b'R\xb8\x1e%\xda\x16QA'       b'R\xb8\x1e%\xda\x16QA'     NoneNone                          None                        Noneb'R\xb8\x1e%\xda\x16QA'       None                        Noneb'R\xb8\x1e%\xda\x16QA'       None                        b'R\xb8\x1e%\xda\x16QA'Mi 函数字节到浮点数def bytes2float(byte):    if byte:        # do stuff我想遍历所有行，因为DataFrame是动态的，目前我只能静态地执行此操作，因为我知道DataFrame有多少列。类似的东西for index, row in mydf.iterrows():    # print(row['col1'], row['col2'])    bytes2float(row['col1'])    bytes2float(row['col2'])    bytes2float(row['col3'])    ...     ...任何想法或建议？

Answer 1

您可以循环访问mydf.columns

for index, row in mydf.iterrows():

    for col in mydf.columns:

        bytes2float(row[col])

如果要在每行的每一列上运行该方法，则可以使用bytes2floatapplymap

样本：

import pandas

import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3))

print (df.applymap(lambda x: f"*{x}*"))

输出：

     0    1    2

0  *0*  *1*  *2*

1  *3*  *4*  *5*