熊貓df.itertuples打印

Question

時重命名數據幀列我知道通常如下大熊貓itertuples（）將返回每個包括列名的值：

ab=pd.DataFrame(np.random.random([3,3]),columns=['hi','low','med']) 
for i in ab.itertuples(): 
    print(i) 

和輸出如下：

Pandas(Index=0, hi=0.05421443, low=0.2456833, med=0.491185) 
Pandas(Index=1, hi=0.28670429, low=0.5828551, med=0.279305) 
Pandas(Index=2, hi=0.53869406, low=0.3427290, med=0.750075) 

但是，我不知道它爲什麼不顯示我想象我的另一組的代碼如下列：

  us qqq equity us spy equity 
date          
2017-06-19   0.0   1.0 
2017-06-20   0.0   -1.0 
2017-06-21   0.0   0.0 
2017-06-22   0.0   0.0 
2017-06-23   1.0   0.0 
2017-06-26   0.0   0.0 
2017-06-27   -1.0   0.0 
2017-06-28   1.0   0.0 
2017-06-29   -1.0   0.0 
2017-06-30   0.0   0.0 

以上是以Timestamp爲索引的Pandas Dataframe，列表中的值爲float64，以及字符串['us qqq equity'，'us spy equity']的列表作爲列。

當我這樣做：

for row in data.itertuples(): 
    print (row) 

它顯示的列_1和_2如下：

Pandas(Index=Timestamp('2017-06-19 00:00:00'), _1=0.0, _2=1.0) 
Pandas(Index=Timestamp('2017-06-20 00:00:00'), _1=0.0, _2=-1.0) 
Pandas(Index=Timestamp('2017-06-21 00:00:00'), _1=0.0, _2=0.0) 
Pandas(Index=Timestamp('2017-06-22 00:00:00'), _1=0.0, _2=0.0) 
Pandas(Index=Timestamp('2017-06-23 00:00:00'), _1=1.0, _2=0.0) 
Pandas(Index=Timestamp('2017-06-26 00:00:00'), _1=0.0, _2=0.0) 
Pandas(Index=Timestamp('2017-06-27 00:00:00'), _1=-1.0, _2=0.0) 
Pandas(Index=Timestamp('2017-06-28 00:00:00'), _1=1.0, _2=0.0) 
Pandas(Index=Timestamp('2017-06-29 00:00:00'), _1=-1.0, _2=0.0) 
Pandas(Index=Timestamp('2017-06-30 00:00:00'), _1=0.0, _2=0.0) 

有沒有人有什麼我做錯任何線索？創建原始數據框時，它是否與某些可變引用問題有關？ （另外，作爲一個側面的問題，我從社區瞭解到itertuples（）生成的數據類型應該是元組，但是看起來（如上所示），返回類型是從類型語句驗證的）？

感謝您的耐心等待，因爲我仍然在努力掌握DataFrame的應用。

Answer 1

這似乎是處理列名中有空格的問題。如果您要更換不同的人列名不帶空格，它將工作：用空格

In [732]: df.columns = ['us_qqq_equity', 'us_spy_equity'] 

In [733]: for r in df.head().itertuples(): 
    ...:  print(r) 
    ...:  
Pandas(Index='2017-06-19', us_qqq_equity=0.0, us_spy_equity=1.0) 
Pandas(Index='2017-06-20', us_qqq_equity=0.0, us_spy_equity=-1.0) 
Pandas(Index='2017-06-21', us_qqq_equity=0.0, us_spy_equity=0.0) 
Pandas(Index='2017-06-22', us_qqq_equity=0.0, us_spy_equity=0.0) 
Pandas(Index='2017-06-23', us_qqq_equity=1.0, us_spy_equity=0.0) 

列名不能有效地在一個名爲元組來表示，所以在打印時，它們會自動重命名。

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在列名（禮貌MaxU）替換空間的更靈活的方式被使用df.columns.str.replace：

df.columns = df.columns.str.replace(r'\s+', '_') 

Answer 2

有趣的觀察：選自DataFrame.iterrows()，DataFrame.iteritems()，DataFrame.itertuples()只有最後一個重命名的列，包含空格：

In [140]: df = df.head(3) 

In [141]: list(df.iterrows()) 
Out[141]: 
[(Timestamp('2017-06-19 00:00:00'), us qqq equity 0.0 
    us spy equity 1.0 
    Name: 2017-06-19 00:00:00, dtype: float64), 
(Timestamp('2017-06-20 00:00:00'), us qqq equity 0.0 
    us spy equity -1.0 
    Name: 2017-06-20 00:00:00, dtype: float64), 
(Timestamp('2017-06-21 00:00:00'), us qqq equity 0.0 
    us spy equity 0.0 
    Name: 2017-06-21 00:00:00, dtype: float64)] 

In [142]: list(df.iteritems()) 
Out[142]: 
[('us qqq equity', date 
    2017-06-19 0.0 
    2017-06-20 0.0 
    2017-06-21 0.0 
    Name: us qqq equity, dtype: float64), ('us spy equity', date 
    2017-06-19 1.0 
    2017-06-20 -1.0 
    2017-06-21 0.0 
    Name: us spy equity, dtype: float64)] 

In [143]: list(df.itertuples()) 
Out[143]: 
[Pandas(Index=Timestamp('2017-06-19 00:00:00'), _1=0.0, _2=1.0), 
Pandas(Index=Timestamp('2017-06-20 00:00:00'), _1=0.0, _2=-1.0), 
Pandas(Index=Timestamp('2017-06-21 00:00:00'), _1=0.0, _2=0.0)]