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我有 df 像:
CELLID lon lat METER LATITUDE_SM LONGITUDE_SM Path_ID
2557709 5.286339 51.353820 E0047000004028217 51.3501 5.3125 2557709_E0047000004028217
对于每个 Path_ID(str)，我想迭代循环并实现 df1，如:
Path_ID METER LATITUDE_SM LONGITUDE_SM
2557709_E0047000004028217 E0047000004028217 51.3501 5.3125
Path_ID CELLID Lon lat
2557709_E0047000004028217 2557709 5.286339 51.353820
我在 df 中有很多行。我正在做类似的事情
for row in df.iterrows():
print row ['Path_ID'],row['METER'],row['LATITUDE_SM'], row ['LONGITUDE_SM']
最佳答案
很难理解你的目标，但是 IIUC，你想按 Path_ID 分组并打印每个值
grouped_df= df.groupby("Path_ID")[["Path_ID", "METER", "LATITUDE_SM", "LONGITUDE_SM"]]
for key, val in grouped_df:
print grouped_df.get_group(key), "\n"
输出
Path_ID METER LATITUDE_SM LONGITUDE_SM
0 2557709_E0047000004028217 E0047000004028217 51.35 5.3125
关于python - 遍历 Pandas 数据框的行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49862853/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！