如何在熊猫数据框中遍历选定范围的值？

Question

我不希望循环遍历该列中的每一行，我只想为循环指定一个较小的行范围以遍历我的数据框。

for row in df3:
    df3["Coordinates"] = df3["Address"].apply(nom.geocode) 
df3
df3.to_excel("new_excel_therealdeal.xlsx")

Answer 1

df3['Coordinates']  = df3["Address"][start_range:end_range].apply(nom.geocode)

# example
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4]})
df['new_columns'] = df['A'][0:2].apply(lambda x: x+5)
print(df['new_columns'])

#o/p
Out[12]: 
0    5.0
1    6.0
2    NaN
3    NaN
4    NaN
Name: new_columns, dtype: float64

Answer 2

以下是一个可能的示例。您可以根据需要更改范围。

# iloc[row slicing, column slicing]
df3.iloc[0:3, 1:4]

Answer 3

您可以按行切片df（df.loc [1：3]），然后对其进行迭代，然后对行项目进行处理。

for idx, row in df.loc[1:3].iterrows():
       print(row[col1], row[col2])  ### do your row wise operation here