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可以通过遍历的方法：
pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式：https://www.jb51.net/article/172623.htm
选择列
使用类字典属性,返回的是Series类型
data[‘w']
遍历Series
for index in data['w'] .index: time_dis = data['w'] .get(index)
pandas.DataFrame.at
根据行索引和列名，获取一个元素的值
> df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]], ... columns=['A', 'B', 'C']) > df A B C 0 0 2 3 1 0 4 1 2 10 20 30
> df.at[4, 'B'] 2
或者
> df.iloc[5].at['B'] 4
pandas.DataFrame.iat
根据行索引和列索引获取元素值
> df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]], ... columns=['A', 'B', 'C']) > df A B C 0 0 2 3 1 0 4 1 2 10 20 30
> df.iat[1, 2] 1
或者
> df.iloc[0].iat[1] 2
pandas.DataFrame.loc
选取元素，或者行
> df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]], ... index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'], ... columns=['max_speed', 'shield']) > df max_speed shield cobra 1 2 viper 4 5 sidewinder 7 8
选取元素
> df.loc['cobra', 'shield'] 2
选取行返回一个series
> df.loc['viper'] max_speed 4 shield 5 Name: viper, dtype: int64
选取行列返回dataframe
> df.loc[['viper', 'sidewinder']]
max_speed shield
viper 4 5
sidewinder 7 8
pandas.DataFrame.iloc
> mydict = [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4},
... {'a': 100, 'b': 200, 'c': 300, 'd': 400},
... {'a': 1000, 'b': 2000, 'c': 3000, 'd': 4000 }]
> df = pd.DataFrame(mydict)
> df
a b c d
0 1 2 3 4
1 100 200 300 400
2 1000 2000 3000 4000
按索引选取元素
> df.iloc[0, 1] 2
获取行的series
> type(df.iloc[0]) <class 'pandas.core.series.Series'> > df.iloc[0] a 1 b 2 c 3 d 4 Name: 0, dtype: int64
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。