如何使用熊猫处理“动态”数据框？

Question

假设我有下表

X	Y	Z	mm	ff	cc
1	2	3	0.2	0.4	0.3
			0.1	0.3	0.4

导出为 .csv 文件的文件内容如下：

     X,Y,Z,mm,ff,cc
     1,2,3,0.2,0.4,0.3
     ,,,0.1,0.3,0.4

现在.. 如果表格只有一行，我可以使用 pandas 访问 python 中的任何单元格，例如：

    X = df.loc[0, 'X']    # X = 1
    Y = df.loc[0, 'Y']    # Y = 2
    Z = df.loc[0, 'Z']    # Z = 3
    mm_1 = df.loc[0, 'mm']  # mm_1 = 0.2
    ff_1 = df.loc[0, 'ff']  # ff_1 = 0.4
    cc_1 = df.loc[0, 'cc']  # cc_1 = 0.3

如果我想读取第二行的单元格，我需要更改如下代码：

    mm_2 = df.loc[1, 'mm']  # mm_2 = 0.1
    ff_2 = df.loc[1, 'ff']  # ff_2 = 0.3
    cc_2 = df.loc[1, 'cc']  # cc_2 = 0.4

现在...问题是原始 csv 文件可以有 1 行到 6 行。

让我们保持简单。如果我像上面的代码一样对所有单元格（0-1）的读取进行硬编码，当 csv 文件只有一行时，我会遇到问题，因为变量：mm_2、ff_2、@987654327 @ 不会找到任何东西。

pandas有办法处理这种情况吗？

Answer 1

您可以使用df.iterrows()，也可以遍历正常循环并忽略等于NaN 的值。 NaN 值为空，由数据框填充。