为何Pandas query筛选后的DataFrame循环仅输出列名而非数据行？

直接遍历Pandas的DataFrame对象时，默认迭代的是列名，而非数据行——这就是你遍历nan_val_array只看到列名，看不到16000行数据的原因。

以下是几种正确遍历数据行的方法：

方法1：用iterrows()遍历行（带索引） #

nan_val_array = data.query("year_of_release.isna()")

# index为行索引，row是存储该行数据的Series对象
for index, row in nan_val_array.iterrows():
    print(row)
    # 如需单独获取某列值，比如name列：print(row['name'])

方法2：用itertuples()遍历行（效率更高） #

nan_val_array = data.query("year_of_release.isna()")

# row为命名元组，可通过属性直接访问列值
for row in nan_val_array.itertuples():
    print(row)
    # 例如获取platform列：print(row.platform)

方法3：直接遍历行的数组形式 #

nan_val_array = data.query("year_of_release.isna()")

# 每行以列表/数组形式返回
for row in nan_val_array.values:
    print(row)

如果只是想快速查看筛选结果，无需遍历，直接打印nan_val_array即可看到数据预览，或用nan_val_array.head()查看前5行数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Maks V. Zaikin