如何打印pandas dataframe每一行的索引值、列名和列数据？

Question

我有一个看起来像这样的 dataframe：

dict={'475':['NaN', 0.6, 'NaN', 'NaN', 'NaN', 'NaN'],
      '575':['NaN', 'NaN', 0.11, 'NaN', 'NaN', 'NaN'],
      '675':[0.223, 'NaN',  'NaN', 0.913, 'NaN', 'NaN'],
      '1775':['NaN', 'NaN', 'NaN', 'NaN', 3.46, 'NaN'], 
      '1875':['NaN', 'NaN', 'NaN', 'NaN', 'NaN', 3.46] 
     } 

df=pd.DataFrame(dict,index=['33', '35', '36', '13', '41', '1222'])

我想为每一行打印一条语句：

位置index_value在站column name的column value内，即对于 dataframe 的第一行，这将是：

位置 33 距离 675 站 0.223 公里以内

我努力了：

for index, column in df.iterrows():
    print('Farm number ' + str(index) + ' is within 5km of ' + str(column))

但这每次都会打印所有索引值，我看不到接下来 go 的位置。

我真的很感激一些指导。

Answer 1

您可以将NaN字符串替换为NaN缺失值并通过DataFrame.stack重塑，因此缺失值被删除，您可以使用MultiIndex Series循环：

for (i, c), v in df.replace('NaN',np.nan).stack().items():
    print(f"Location {i} is within {v}km of station {c}")

---

Location 33 is within 0.223km of station 675
Location 35 is within 0.6km of station 475
Location 36 is within 0.11km of station 575
Location 13 is within 0.913km of station 675
Location 41 is within 3.46km of station 1775
Location 1222 is within 3.46km of station 1875

您还可以创建DataFrame ：

df1 = df.replace('NaN',np.nan).stack().rename_axis(['i','c']).reset_index(name='v')
print (df1)
      i     c      v
0    33   675  0.223
1    35   475  0.600
2    36   575  0.110
3    13   675  0.913
4    41  1775  3.460
5  1222  1875  3.460