使用Jype1的Python范围问题，不能用于循环每一列和每一行

我想问你，我有一个数据，我想打电话给一个包。包是Jar文件类型

无论如何，我有一个csv文件：

Ürünler01   Ürünler02   Ürünler03   Ürünler04
0   trafik  musavirligi na  na
1   aruba   2930f   48g poe
2   minilink    6363    721l    na
3   rendezvous  point   appliance   na
4   in uzak oku sayaç   na
... ... ... ... ...
79  inbpano kurulum kor panos
80  tn  card    değişim na
81  servis  kapı    kaynaklı    panel
82  evrensel    microwave   outdoor unit
83  hp  ekipman na  na

正如您所看到的，列名是：“Ürünler01”、“Ürünler02”、“Ürünler03”、“Ürünler04”

我想在下面应用我的“消息”功能及其功能：

new=[]
for message in df['Ürünler01']:
      new.append(clean_messages(message))

在这段代码之后，我将把它作为数据帧，然后我可以发布它

df = pd.DataFrame (new)

结果是

df

    0
0   trafik
1   araba
2   minicik
3   rendezvous
4   in uzak
... ...
79  inbpano
80  en
81  servis
82  evrensel
83  hp

我的问题是，我不能在Ürünler01、Ürünler02、Ürünler03和Ürünler04上应用我的附加“message”函数。我找不到iloc或loc，无法理解python中的用法。因为我可以在C编程中使用i和j for循环，我可以执行所有行和列的函数。但我的问题是，在这个问题上，我不能在所有列中使用我的函数

请帮助我解决这个问题。我在下面添加了图片。我可以打印出“0”列，但我还需要1，2，3这是画在截图。我在等你的帮助

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从您的问题来看，您的数据框的最终形状不是很清楚，但是您可以迭代列名（默认情况下迭代数据框），然后通过从原始数据框按名称索引列来遍历行

将熊猫作为pd导入
#加载数据帧
df=pd.read\u csv（“路径到文件.csv”）
#开始一个新的字符串系列
series=pd.series（[]，dtype=str）
对于df中的colname:#迭代列名
对于df[colname]中的消息：#迭代列中的行
series.append（清除消息（消息））
df_result=pd.DataFrame（series）#可选，可直接使用series

但是，您可以直接使用将

clean_消息

应用于数据帧中的每个值

df_result=pd.DataFrame（）
对于df中的colname：
df_结果[colname]=df[colname].apply（清除_消息）

您的问题并不清楚数据框的最终形状，但您可以通过按名称索引原始数据框中的列来迭代列名（对数据框的默认迭代），然后迭代行

将熊猫作为pd导入
#加载数据帧
df=pd.read\u csv（“路径到文件.csv”）
#开始一个新的字符串系列
series=pd.series（[]，dtype=str）
对于df中的colname:#迭代列名
对于df[colname]中的消息：#迭代列中的行
series.append（清除消息（消息））
df_result=pd.DataFrame（series）#可选，可直接使用series

但是，您可以直接使用将

clean_消息

应用于数据帧中的每个值

df_result=pd.DataFrame（）
对于df中的colname：
df_结果[colname]=df[colname].apply（清除_消息）

也许迭代这些列会帮助您了解df中的col:df中的msg[col]：请解释。也许迭代这些列会帮助您了解df中的col:df中的msg[col]：请解释。非常感谢。我真的理解（Y）很好-如果这回答了你的问题，请用左边的复选标记将其标记为答案！非常感谢你。我真的理解（Y）很好-如果这回答了你的问题，请用左边的复选标记将其标记为答案！