Pandas：迭代DataFrame
本文重点介绍Pandas中可用的各种选项，用于迭代DataFrame。首先，Pandas是一个主要用于数据分析目的的库，并且数据帧是一种二维数据结构，如表，以保持行和列。
本文中使用的示例是从Kaggle DataSet拍摄的，用于趋势YouTube视频统计信息。
有多种选项可供我们通过DataFrame迭代让我们潜入的。
意思：Iterrows是一种函数，用于迭代Panda DataFrame行作为索引和系列对。 PANDAS系列是一维数据结构（阵列类似），可以保存任何数据类型的整数，浮点，弦等。
输出：
itertiples.：它是一个函数，用于迭代熊猫dataframe行作为namedtuples，namedtuple就像一个容器使用它，我们可以使用元组成员而不是索引访问元素。
输出：
iteRITEMS.：iteRITEMS是一种函数，用于将熊猫Dataframe行迭代为键和值对，标签=键和列=系列对象。
位置： LOC属性用于按标签访问行和列，这意味着我们必须指定访问数据的索引和列的标题。例如，在我们的YouTube视频数据集中，第一个标题是“我们想谈论我们的婚姻”：
同样，对于通过DataFrame迭代，我们将使用相同的主体：
输出：
请注意，在LOC和ILOC中可以组合多列。
ILOC： ILOC属性用于按索引而不是标签访问行和列
在示例2 =标题列和7 = View列中。
输出：
我希望你发现它很有用，谢谢阅读。
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