如何正确使用DataFrame的iterrows()方法查找别墅最高价？

1. 解决iterrows()调用未筛选别墅的问题 #

你当前的price()函数没有利用iterrows()循环中的单条行数据，大概率是直接读取了整个原始DataFrame的房价，导致结果没有过滤出别墅房型。

两种修正思路：

• 思路1：循环收集房价后求最大值
  直接在循环中提取每行的别墅房价，实时更新最大值：

  max_price = 0
  for _, row in mansion.iterrows():
      current_price = row["h_price"]
      if current_price > max_price:
          max_price = current_price
  print(max_price)
  

• 思路2：修改price()函数接收参数
  让函数接收单条房价数值，循环时传入当前行的房价：

  def price(current_price):
      global max_price
      if current_price > max_price:
          max_price = current_price
  
  max_price = 0
  for _, row in mansion.iterrows():
      price(row["h_price"])
  print(max_price)
  

2. 解决apply()调用的参数报错问题 #

报错TypeError: price() takes 0 positional arguments but 1 was given的原因是：apply(axis=1)会自动把每一行数据作为参数传给price()，但你的函数没有定义接收参数的位置。

修正方法：

• 给price()添加参数接收行数据，提取房价后再求最大值：

  def price(row):
      return row["h_price"]
  
  # 提取所有别墅房价后求最大值
  mansion_prices = mansion.apply(price, axis=1)
  max_price = mansion_prices.max()
  print(max_price)
  

• 更简洁的写法（无需单独定义price()）：

  max_price = mansion.apply(lambda row: row["h_price"], axis=1).max()
  

补充说明：iterrows()和apply()的性能都远不如常规的df[df["h_type"] == "mansion"]["h_price"].max()，如果不是练习需求，优先使用常规方法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者april