在迭代每一行时如何维护数据帧的结构（当前将 df 转换为系列）？

Question

我似乎无法弄清楚这一点 - 我有一个数据框，我试图在每一行上迭代，但是当我迭代时，它正在将我的数据框转换为一个系列。

df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 5)*10, columns=list('ABCDE')).astype(int)


for index, row in df.iterrows():
  print(row['A'],row['B'] )
  
print("Row shape - ", row.shape)
print("Row type - ", type(row))
print("DF shape - ", df.shape)
print("DF type - ", type(df))

0 1
6 1
6 4
9 6
6 2
Row shape -  (5,)
Row type -  <class 'pandas.core.series.Series'>
DF shape -  (5, 5)
DF type -  <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

我试过 to_frames 但没有用：

print("row after to frame ", row.to_frame().shape)
row after to frame  (5, 1)

我的问题是，我需要一次将它发送到一个函数（因此使用 iterrows()），并且需要它保留与我是 iterrows 的数据帧相同的结构。

当我将它发送到另一个函数时的问题（使用现有的缩放器进行转换），它拒绝它，因为它的形状与数据帧不同。 所以在我的例子中，对于每一行，我想以这样的形状发送它 (1, 5) 而不是 (5,)。

那可能吗？

Answer 1

您可以使用转置，例如在您的代码中：

print("row after to frame ", row.to_frame().T.shape)

输出将根据需要采用 (1,5) 的形状。 但是，正如 Grayrigel 在评论中所津津乐道的那样，推荐的方法是使用 apply 函数。