Python 在pandas中读取csv文件并获取值

我有一个csv文件，其中有地名、分数a和分数B，我想提取每个地方的分数a和分数B值。在pandas的帮助下，我读取了csv并存储在DF中，如下图所示

import pandas as pd
csvdf = pd.read_csv("E:\redsa.csv")
print(csvdf)

我得到以下输出

          Place     ScoreA   ScoreB
0         Place 1   108       775
1         Place 2   109       781

我想为每个地方提取分数A和分数B的值，并将它们存储在单独的变量中，为此我在下面进行了尝试

for row in csvdf.iterrows():
    print(csvdf['ScoreA'],csvdf['ScoreB'])

我的产量越来越低

0    108
1    109
Name: ScoreA, dtype: float64 0    775
1    781
Name: ScoreB, dtype: float64
0    108
1    109
Name: ScoreA, dtype: float64 0    775
1    781
Name: ScoreB, dtype: float64

我想遍历每个地方，得到ScoreA和ScoreB，并将它们存储在各自的变量中，我如何才能做到这一点？我相信您需要使用

axis=1

逐行循环，因为，如果可能的话：

def func(x):
    print (x['ScoreA'])
    print (x['ScoreB'])

    #code
    return x

df = csvdf.apply(func, axis=1)
print (df)

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您可以通过中的参数从第一列创建索引，然后选择列-输出为系列：

csvdf = pd.read_csv("E:\redsa.csv", index_col=[0])

print (csvdf['ScoreA'])
Place
Place 1    108
Place 2    109
Name: ScoreA, dtype: int64

print (csvdf['ScoreB'])
Place
Place 1    775
Place 2    781
Name: ScoreB, dtype: int64

或按子集选择-输出为2列数据帧：

csvdf = pd.read_csv("E:\redsa.csv")

print (csvdf[['Place','ScoreA']])
     Place  ScoreA
0  Place 1     108
1  Place 2     109

print (csvdf[['Place','ScoreB']])
     Place  ScoreB
0  Place 1     775
1  Place 2     781

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我如何遍历它们并逐个获取所有值one@foret-我认为第一个解决方案是应用

。