Python中如何遍历带有无序索引的数据集？

下面针对几种常见的无序索引数据集场景，给出具体遍历方法：

Pandas DataFrame/Series（表格类无序索引） #

如果你的数据集是Pandas的DataFrame或Series（比如带非连续、无序索引的表格），可以用以下方式遍历：

1. 直接遍历行（保留原有顺序） #

使用iterrows()方法，无论索引是否有序，都会按数据存储的顺序遍历每一行：

import pandas as pd

# 构造带无序索引的示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'数值列': [10, 20, 30]}, index=[3, 1, 5])

for 索引, 行数据 in df.iterrows():
    print(f"索引: {索引}, 列值: {行数据['数值列']}")

2. 按索引排序后遍历 #

如果需要按索引的大小顺序遍历，先调用sort_index()排序后再遍历：

# 按索引升序排序后遍历
for 索引, 行数据 in df.sort_index().iterrows():
    print(f"索引: {索引}, 列值: {行数据['数值列']}")

3. 遍历Series的索引与值 #

对于Series类型，用items()方法直接获取索引和对应值：

s = pd.Series([100, 200, 300], index=[7, 2, 9])
for 索引, 数值 in s.items():
    print(f"索引: {索引}, 值: {数值}")

字典类无序索引数据 #

如果数据是以字典形式存储（键作为无序索引）：

data_dict = {5: '苹果', 2: '香蕉', 8: '樱桃'}

# 直接遍历所有键值对（Python3.7+按插入顺序）
for 索引, 值 in data_dict.items():
    print(f"索引/键: {索引}, 值: {值}")

# 按索引排序后遍历
for 索引 in sorted(data_dict.keys()):
    print(f"索引/键: {索引}, 值: {data_dict[索引]}")

自定义无序索引数据集（如元组列表） #

如果数据是类似(索引, 值)的元组列表：

data_list = [(3, 'a'), (1, 'b'), (5, 'c')]

# 直接遍历
for 索引, 值 in data_list:
    print(f"索引: {索引}, 值: {值}")

# 按索引排序后遍历
for 索引, 值 in sorted(data_list, key=lambda x: x[0]):
    print(f"索引: {索引}, 值: {值}")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Myriam_2189