在Python-Pandas中对数据框架的所有或某些列进行循环或迭代

在Python-Pandas中，对数据框架的所有或某些列进行循环或迭代可以通过for循环来实现。下面是详细的攻略：

1. 对所有列循环

（1）使用df.columns来获得数据框架的列名

（2）利用for循环遍历列名，然后通过df[column_name]来访问每一列数据

下面是示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')

for column_name in df.columns:
    print(column_name)
    print(df[column_name])

1. 对某些列循环

（1）定义一个列表，将需要循环的列名存入其中

（2）使用列表中的列名进行循环，然后通过df[column_name]来访问每一列数据

下面是示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')

columns_to_loop = ['column1', 'column2', 'column3']

for column_name in columns_to_loop:
    print(column_name)
    print(df[column_name])

1. 对所有行和某些列进行循环

（1）使用iterrows()函数和df.columns来访问每一行和每一列的数据

（2）使用if语句来判断是否需要进行循环

下面是示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')

columns_to_loop = ['column1', 'column2', 'column3']

for index, row in df.iterrows():
    for column_name in df.columns:
        if column_name in columns_to_loop:
            print(row[column_name])

综上，以上就是在Python-Pandas中对数据框架的所有或某些列进行循环或迭代的完整攻略，并且提供了实例说明，希望能对你有所帮助。