Python 使用df.iterrows（）方法访问一组行：

我使用df.iterrows（）在数据帧中循环。我想设置每次访问的行数，而不是遍历所有行。首先我想访问前两行，然后是第三到第六行，然后是剩余的。有没有办法在各行之间循环

以下是我所拥有的：

 import pandas as pd
 import numpy as np
 df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=list('ABCD'))

 df['key1'] = 0
 df.key1.iloc[0:3] = 1
 df.key1.iloc[3:7] = 2
 df.key1.iloc[7:] = 3

 df_grouped = df.groupby('key1')

 for group_name, group_value in df_grouped:
     fig, axes = plt.subplots(rows, 1, sharex=True, sharey=True, figsize= (15, 20))
     for i,r in group_value.iterrows():
         rows, columns = group_value.shape
         r = r[0:columns-1]
         r.plot(kind='bar', fill=False, log=False)  

---

您可以根据您的条件创建一个列，然后对该列执行group by并对分组的数据进行迭代

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=list('ABCD'))

df['key1'] = 0
df.key1.iloc[1:3] = 1
df.key1.iloc[3:7] = 2
df.key1.iloc[7:] = 3

df_grouped = df.groupby('key1')

for group_name, group_value in df_grouped:
    for i,r in group_value.iterrows():
        print i, max(r[:-1])
    print '-' * 80

---

您能告诉我们每次迭代时

i

的值必须是多少吗？它是标量还是索引列表？“i”是行号，有助于使用df.iloc[i，1:]获取每行中的数据。因此，在循环中的每个实例上，它都是一个标量。谢谢你的帮助。我不确定我是否很好地回答了你的问题，但我希望这是有意义的。那么，你想如何使用你提到的这组索引：

[0,1]

，然后

[2,3,4,5]

，然后休息？是的，没错。我的意思是那些

[0,1]

，然后

[2,3,4,5]

不能是

i

，因为正如您所说的

i

必须是标量。那么，您想要两个级别的循环吗，一个选择这三个组中的一个，另一个从所选组的元素中选择

i

？谢谢，我尝试了上面的代码，下面是得到的结果。。SettingWithCopyWarning:试图在数据帧切片的副本上设置值。它实际上并没有对数据帧进行切片。这只是一个示例，根据您的条件创建这样的列。请注意，这只是一个警告，您应该检查df.key1Thanks的值以供输入。我有进步。但是，我无法创建绘制每个子图的图。在一组三个图中，我只绘制了其中一个图，而组中其余两个图没有数据。看起来“r”值没有传递到“r.plot”。有没有关于为什么它没有传递到所有子批次的信息？请参见上面我的原始问题中的编辑。