要按索引和步长2迭代DataFrame列,可以使用iloc
函数来选择需要迭代的列。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15],
'D': [16, 17, 18, 19, 20]}
df = pd.DataFrame(data)
# 迭代DataFrame列
for i in range(0, len(df.columns), 2):
column_name = df.columns[i]
column_values = df.iloc[:, i]
print('Column Name:', column_name)
print('Column Values:')
print(column_values)
print('---')
输出结果:
Column Name: A
Column Values:
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
Name: A, dtype: int64
---
Column Name: C
Column Values:
0 11
1 12
2 13
3 14
4 15
Name: C, dtype: int64
---
注意:此示例代码假设DataFrame的列数是偶数。如果DataFrame的列数是奇数,最后一列将被忽略。如果需要迭代所有列,可以将range
函数的终止条件更改为len(df.columns)
。