Python 如何按每行拆分数据帧，并为创建的每个新数据帧包含标题？

Python新手。 如何按每行分割数据帧，并创建一个包含标题的新数据帧

我的最终目标是使用docx库将数据表（从dataframe创建）放入word中

当前datafranme的外观示例：

x y z
1 4 5
4 2 4
3 5 5

我想创造的是：

x y z
1 4 5

x y z
4 2 4

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使用

DataFrame.iterrows

创建列表理解。列表中的每个元素都是一行数据框，包括标题：

frame_list = [pd.DataFrame([x]) for i, x in df.iterrows()]

或者是dict理解，键是原始数据帧的索引：

frame_dict = {i:pd.DataFrame([x]) for i, x in df.iterrows()}

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使用

DataFrame.iterrows

创建列表理解。列表中的每个元素都是一行数据框，包括标题：

frame_list = [pd.DataFrame([x]) for i, x in df.iterrows()]

或者是dict理解，键是原始数据帧的索引：

frame_dict = {i:pd.DataFrame([x]) for i, x in df.iterrows()}

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将列表理解与iloc结合使用

l = [df.iloc[[i], :] for i in range(len(df))]

print(l[0])

    x   y   z
0   1   4   5

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注意：由于我们是从一行创建数据帧，因此df.iloc[i，：]将返回一个系列，而df.iloc[[i]，：]将返回一个数据帧。

将列表理解与iloc一起使用

l = [df.iloc[[i], :] for i in range(len(df))]

print(l[0])

    x   y   z
0   1   4   5

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注意：由于我们是从一行创建数据帧，df.iloc[i，：]将返回一个系列，而df.iloc[[i]，：]将返回一个数据帧。

您可以像这样在数据帧上迭代：

for idx, row in df.iterrows():
    _df = pd.DataFrame([row])
    # Add your processing here

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您可以像这样迭代数据帧：

for idx, row in df.iterrows():
    _df = pd.DataFrame([row])
    # Add your processing here

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您可以这样做，然后将数据写入docx

   data = []
    for index, row in df.iterrows():
        data.append(df.columns.values)
        data.append(row.tolist())

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您可以这样做，然后将数据写入docx

   data = []
    for index, row in df.iterrows():
        data.append(df.columns.values)
        data.append(row.tolist())

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为什么每个人都在使用

iterrows

？为什么每个人都在使用

iterrows

？感谢这一点-它将数据显示为一个列表，但我想为每个集合创建表。这可能吗？可能是的。试一试。谢谢-它以列表的形式显示数据，但我想为每个集合创建表。这可能吗？可能是的。试试看。