这篇文章将为大家详细讲解有关使用pandas怎么遍历dataframe中的元素，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
方法一：
pandas的dataframe有一个很好用的函数applymap，它可以把某个函数应用到dataframe的每一个元素上，而且比常规的for循环去遍历每个元素要快很多。如下是相关代码：
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import pandas as pd
data = [["str","ewt","earw"],["agter","awetg","aeorgh"]]
dataframe1 = pd.DataFrame(data=data,columns=["name1","name2","name3"])
print(dataframe1)
bool_array = dataframe1.applymap(lambda x:"w" in x)
out_array = dataframe1[bool_array]
print(out_array)
>>
name1 name2 name3
0 str ewt earw
1 agter awetg aeorgh
name1 name2 name3
0 NaN ewt earw
1 NaN awetg NaN代码中，bool_array为一个逻辑矩阵，满足条件元素的位置为true，否则为false。然后通过逻辑矩阵去索引dataframe1，就可以得出满足条件的元素。
方法二：
第一种方法是一次性遍历每个元素，这样不好分column去处理，那换一种方式可以每次遍历一列
#接上面代码
file_columns = dataframe1.columns.tolist()
for column in file_columns:
bool_index = dataframe1[column].str.contains("w")
filter_data = dataframe1[column][bool_index]
print(filter_data)
>>
Series([], Name: name1, dtype: object)
0 ewt
1 awetg
Name: name2, dtype: object
0 earw
Name: name3, dtype: object关于使用pandas怎么遍历dataframe中的元素就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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