我有一些表格資料（基于一些熊貓資料框），格式如下：
| 指數 | 名稱 | 區域 1 | ... | 區域 n |
|---|---|---|---|---|
| 索引資料 | 名稱資料 | 區域 1 資料 | 區域 1 資料 | 區域 1 資料 |
現在我想遍歷資料行并為每一行分離某個字串變數中的列Name的資料和某種陣列或串列中所有 1≤i≤n的列Region i的資料。
我知道的方法如下：
for index, row in data.iterrows():
name = row.values[0]
regions = row.filter(regex = '^Region').values
body of loop
在 for 回圈的主體中，我再也不需要變數行，只需要名稱和區域。所以對我來說，代碼感覺有點超載。
我現在的問題是：
他們是否有某種方法可以讓一切變得更簡單，也許是一些 for 回圈：
for index, name, regions in data():
body of loop
uj5u.com熱心網友回復：
首先，在使用 pandas 時，最好盡量避免使用 for 回圈。使用 pandas 方法會更快，而且你可以用 for 回圈做很多事情。
對于您的情況，您可以在函式中定義要執行的操作并將其傳遞給apply()pandas 資料幀的方法。例如：
def body_for_loop(row, region_index):
name = row["Name"]
regions = row.filter(regex = '^Region').values
# body of loop
現在，當您想使用它時，您只需呼叫：
df.apply(body_fro_loop, axis=1)
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