将pandas数据框行迭代为纯文本

Question

我想逐行读取一个数据帧（包含推文），以分析文本。

import csv
import pandas as pd

df = pd.read_csv('tweets2.csv')
df.head()

for row in df.iterrows():
    print (row)

我写的这段代码没有用，因为“行”还包括索引。 相反，我需要简单的文本，我将对其进行进一步处理。

Answer 1

您可以使用df.values ：

for row in df.values:
    print(row)

例：

df = pd.DataFrame({'Col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'Col2' : ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

print(df)

   Col1 Col2
0     1    a
1     2    b
2     3    c
3     4    d
4     5    e

for row in df.values:
    print(row)

[1 'a']
[2 'b']
[3 'c']
[4 'd']
[5 'e']

Answer 2

iterrows产量(index, Series)对

因此，您可以在for循环中解压缩它们：

for i, row in df.iterrows():
    print(row)

如果不使用i ，则应将其更改为_ 。

使用iterrows ，每row是一个Series 。 如@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ所示，另一种方法是使用values ：

for row in df.values:
    print(row)

使用此方法，每一row都是一个numpy数组（因此标记丢失了）。