python中items、enumerate、zip以及dataframe的iterrows的用法

dt = {'Google': 'www.google.com', 'Runoob': 'www.runoob.com', 'taobao': 'www.taobao.com'}
print ("字典值 : %s" %  dt.items())
# 遍历字典列表
for key,values in  dt.items():
    print ("字典的键位"+key+"字典的值为"+values)

输出结果为：

字典值 : dict_items([('Google', 'www.google.com'), ('Runoob', 'www.runoob.com'), ('taobao', 'www.taobao.com')])
字典的键位Google字典的值为www.google.com
字典的键位Runoob字典的值为www.runoob.com
字典的键位taobao字典的值为www.taobao.com

listt = ['aa', 'bb', 'cc' ]
for i, v in enumerate(listt):
    print("列表的索引为:"+str(i)+"列表的值为:"+v)    #i表示列表的索引，从0开始，v表示列表的值

listt = ['aa', 'bb', 'cc' ]

for i, v in enumerate(listt):

    print("列表的索引为:"+str(i)+"列表的值为:"+v)    #i表示列表的索引，从0开始，v表示列表的值

列表的索引为:0列表的值为:aa
列表的索引为:1列表的值为:bb
列表的索引为:2列表的值为:cc

对于python的dataframe的iterrows()用法：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=list('ABCD'))
df

输出的结果为：

          A         B         C         D
0 -0.599478 -0.626544  0.366303 -0.283501
1  0.706783  0.565273  0.417695  0.057174
2  0.216291  0.105703  0.473546 -0.264095
3 -0.847945  1.197538  0.898016  0.599433
4 -0.907111 -0.630793  1.422608 -0.757810
5 -0.273134 -0.037086  0.417195  0.261406
6  2.326290 -1.181373  1.472915 -1.002751
7  1.051302  0.756787 -1.189313  1.153727
8  0.264767 -1.297852  0.373404 -0.042827
9  2.727083 -1.753400 -0.343563  0.721195

for i,item in df.iterrows():		#i表示行号，item表示每一行的元素
     print(i,item.A)			#表示取出每一行的第A列

输出的结果为：

0 -0.5994780369443529
1 0.7067827160829739
2 0.21629095955497282
3 -0.847945149159103
4 -0.9071105551119473
5 -0.2731337167454305
6 2.326289734478988
7 1.0513023029421784
8 0.2647666266486235
9 2.727082740576304

seq = ['one', 'two', 'three']
seq1=[1,2,3]
for i in zip(seq,seq1):
     print(i)

输出结果为：

('one', 1)
('two', 2)
('three', 3)

dict(zip(seq,seq1))

输出结果为：

{'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}

最后

以上就是开放哑铃为你收集整理的python中items、enumerate、zip以及dataframe的iterrows的用法的全部内容，希望文章能够帮你解决python中items、enumerate、zip以及dataframe的iterrows的用法所遇到的程序开发问题。

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