Python 在dataframe上迭代只返回列标题

我试图从包含地震数据的csv中提取纬度、经度、震级和时间，以便将它们绘制成地图

我目前提取数据的代码是：

import pandas as pd

csv_path = 'https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/feed/v1.0/summary/2.5_hour.csv'
filename = pd.read_csv(csv_path, names = ['time','latitude','longitude','mag'])
lats, lons = [], []
magnitudes = []
timestrings = []

for row in filename:
    print (row)
    lats.append(row[1])
    lons.append(row[2])
    magnitudes.append(row[2])
    timestrings.append(row[0])

# Printing this to check if the values are correctly imported
# This is, instead, printing the second letter of each word
print('lats', lats[0:5])
print('lons', lons[0:5])

但我的输出是：

time
latitude
longitude
mag
lats ['i', 'a', 'o', 'a']
lons ['m', 't', 'n', 'g']

---

很抱歉，如果以前回答过这个问题，我试图查找它，但在代码中找不到我找到的答案。

您有一个pandas数据框，而不是一个文件。数据帧上的迭代为您提供系列的标题：

这些名称是您传递到

read\u csv

调用中的名称，但它们不是过滤器。我不会在这里使用

名称

，让Pandas找出有哪些列，然后从中选择：

>>> df = pd.read_csv('https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/feed/v1.0/summary/2.5_hour.csv')
>>> df.time
0    2017-09-12T22:13:27.650Z
Name: time, dtype: object
>>> df.latitude
0    58.0241
Name: latitude, dtype: float64
>>> df.longitude
0   -32.3543
Name: longitude, dtype: float64
>>> df.mag
0    4.8
Name: mag, dtype: float64

我使用了一个更常见的

df

名称来反映这是一个数据帧

只有一行，因此您可以通过将每个系列转换为列表来获取数据，并生成单个值：

df = pd.read_csv('https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/feed/v1.0/summary/2.5_hour.csv')
time = df.time.tolist()
lats = df.latitude.tolist()
longs = df.longitude.tolist()
magnitudes = df.mag.tolist()

---

但是，如果您想打印数据，可以直接从数据框中打印，而无需手动提取列表。请参阅。

文件名

是一个数据帧。这不是文件。也许您正在寻找一个

csv.reader（）

对象？如果我将代码更改为：“csv\u数据中的行的csv\u data=csv.reader（文件名）：…“我得到”文件--------第12行，在lats.append（行[1]）索引器中：列表索引超出范围

csv.reader（）

接受一个文件对象或iterable。而不是文件名。迭代一个

pd.DataFrame

会得到它的列的名称。现在我看到了区别。我仍然很难处理像这样的所有细节。谢谢！或者更好的是，保持DataFrame完整！@juanpa.arrivillaga我现在链接到可视化教程。谢谢非常感谢大家的关注！我在大家的帮助下成功地让它工作了，但是你的帖子是eureka！在解决这个问题的过程中，我确实学到了很多。

df = pd.read_csv('https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/feed/v1.0/summary/2.5_hour.csv')
time = df.time.tolist()
lats = df.latitude.tolist()
longs = df.longitude.tolist()
magnitudes = df.mag.tolist()