我有一个名为staticData的数据框,如下所示:
narrow_sector broad_sector country exchange \
unique_id
BBG.MTAA.STM.S Semiconductors Technology CH MTAA
BBG.MTAA.CNHI.S Machinery-Diversified Industrial GB MTAA
BBG.MTAA.FCA.S Auto Manufacturers Consumer Cyclical GB MTAA
BBG.MTAA.A2A.S Electric Utilities IT MTAA
BBG.MTAA.ACE.S Electric Utilities IT MTAA
我正在逐行遍历数据帧,从而选择索引(unique_id)和交换的两位信息。我在迭代索引时遇到问题。请看我的代码:
for i, row in staticData.iterrows():
unique_id = staticData.ix[i]
exchange = row['exchange']
我尝试过unique_id = row ['unique_id'],但无法让它工作......
我正在尝试为row1
返回发言权unique_id = BBG.MTAA.STM.S
exchange = MTAA
任何帮助非常感谢
谢谢
答案 0 :(得分:3)
您需要以下内容:
for i, row in staticData.iterrows():
unique_id = i
exchange = row['exchange']
我将成为索引标签值
示例:
In [57]:
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3), index=list('abcde'), columns=list('fgh'))
df
Out[57]:
f g h
a -0.900835 -0.913989 -0.624536
b -0.854091 0.286364 -0.869539
c 1.090133 -0.771667 1.258372
d -0.721753 -0.329211 0.479295
e 0.520786 0.273722 0.824172
In [62]:
for i, row in df.iterrows():
print('index: ', i, 'col g:', row['g'])
index: a col g: -0.913988608754
index: b col g: 0.286363847188
index: c col g: -0.771666520074
index: d col g: -0.329211394286
index: e col g: 0.273721527592
答案 1 :(得分:3)
可能是更多的pandasian方式?
staticData.apply((lambda x: (x.name, x['exchange'])), axis=1)