pandas dataframe：len（df）がdf.iterrows（）の反復回数に等しくない

Question

各行を別のファイルに印刷するデータフレームがあります。データフレームが例えばわずか50行、​​50を印刷し、0から49にインデックスを出力します

for index, row in df.iterrows(): 
    print(index) 

のようなデータフレームの行を反復します。

ただし、私のデータフレームに50,000行以上が含まれている場合、​​と、df.iterrows()を反復するときの反復回数は大きく異なります。例えば、​​は、例えば、 50'554であり、インデックスを印刷すると400'000以上になります。

これはどのようにすることができますか？私はここで何が欠けていますか？

Answer 1

最初に@EdChumがコメントに記載されているように、質問のタイトルはiterrowsを指しますが、iteritemsはlenに関連する方向にループします。私はあなたがiterrows（タイトルのように）を意味したと仮定します。

DataFrameのインデックスは、DataFrameのサイズに関係なく、実行中のインデックスである必要はありません。たとえば、次のように

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4]}, index=[2, 4, 5, 1000]) 

>>> for index, row in df.iterrows(): 
...  print index 
2 
4 
5 
1000 

はおそらく、あなたの長いデータフレームだけで、その後、別々に作成された、またはインデックスに影響を与える、いくつかの操作を行いました。

あなた本当には、ランニングインデックスを反復処理する必要がある場合は、Pythonのenumerateを使用することができます。

>>> for index, row in enumerate(df.iterrows()): 
...  print index 
0 
1 
2 
3 

（この場合には、rowはタプルそのものである、ということに注意してください）