蟒蛇的for循环

我有一个Python代码下面一行理解：蟒蛇的for循环

for tradeName, trade in data.iterrows(): 
    ...

“数据”是一个熊猫数据框下面的形式：

timestamp   open high low  close volume   
2000-01-03 00:00:00 1481.50 1481.50 1480.50 1480.50 4 
2000-01-03 00:30:00 1480.25 1480.50 1479.75 1480.50 4 
2000-01-03 01:00:00 1480.50 1481.50 1480.50 1481.25 7

我不知道如何进行循环在这种情况下工作，特别是与表达式for tradeName, trade... 这些名称是指什么？特别是他们不出现在数据框头，并没有在其他地方指定？

来源

2016-06-08 jim basquiat

您是否尝试在循环顶部添加'print（tradeName，trade）'来查看这些变量是什么？ – SethMMorton

或者，你看看[iterrows API]（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.iterrows.html）：“迭代DataFrame行为（index ，系列）对。“ – SethMMorton

“iterrows”要小心，如果你有一个大型的DataFrame，速度会非常慢。 'itertuples' ** **更快**，因为它不需要为每一行数据构造一个Series对象。 – SethMMorton

tradeName和trade只是自定义的“循环”变量，以获取data.iterrows（）将返回的相应值。 TradName是索引，交易是索引的系列。

下面这些应该返回相同的结果：

for tradeName, trade in data.iterrows(): 
    for x, y    in data.iterrows(): 
    for apple, orange in data.iterrows():

来源

2016-06-08 02:21:19

我不确定“虚拟变量”是否合适。也许“循环变量”。 – SethMMorton

与其向OP提供'iterrows（）'的输出，不如说明什么元组解包是更有意义的。然后OP将得到更一般的答案。 – SethMMorton

这里是什么是返回在循环的顶部（时间戳（“2000-01-03 00:00:00”），开1481.50 高1481.50 低1480.50 接近1480.50 量添加打印（商品名称，商品） 4.00 tradeClose 1459.25 趋势-1.00 netgain 2512.50 名称：2000-01-03 00:00:00，dtype：float64）所以我假设我现在可以弄清楚它们是什么。 –

有两件事情会在这里，首先是拆包和第二是循环。

可以解压在一个元组元素，同时为它们分配如下：

a,b,c = tuple([1,2,3]) 
print(b)

此外，如果你有元组的迭代，你可以解开每一个顺序。

a = [1,2,3] 
b = ['a','b','c'] 

for x,y in zip(a,b): 
    print(x) 
    print(y) 

# to see what zip(a,b) is 
print([i for i in zip(a,b)])

所以在循环，在迭代每一个元组解压到这些变量，并提供与每次循环！

这是否解释了它？

来源

2016-06-08 02:45:16

蟒蛇的for循环

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