DataFrameの特定の行に対してfor文でループ処理を行いたい

Question

前提・実現したいこと

DataFrameにある1つの行（下記ではEの各要素）を指定し、for文でループ処理を行いたい

発生している問題・エラーメッセージ

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-8e4ba50b4c23> in <module>()
      8                     'F' : 'foo' })
      9 for v in df.iterrows():
---> 10     print(v['E'])

TypeError: tuple indices must be integers or slices, not str

該当のソースコード

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({ 'A' : 1.,
                    'B' : pd.Timestamp('20130102'),
                    'C' : pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'),
                    'D' : np.array([3] * 4,dtype='int32'),
                    'E' : pd.Categorical(["test","train","test","train"]),
                    'F' : 'foo' })
for v in df.iterrows():
    print(v['E'])

試したこと

調べてエラーはstr型を使わないで下さいということだとは理解できました。
ただ、ループ指定先がintのデータでも同様のエラーが出たので、対処法が分からなくなってしまいました・・

すみませんが、ご回答いただければ幸いです。

Answer 1

こういうときは、まず仕様をちゃんと確認する。

Iterate over DataFrame rows as (index, Series) pairs.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.iterrows.html

あとは、変だと思ったらインデックスの指定を試すまえにprintしてみましょう。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({ 'A' : 1.,
                    'B' : pd.Timestamp('20130102'),
                    'C' : pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'),
                    'D' : np.array([3] * 4,dtype='int32'),
                    'E' : pd.Categorical(["test","train","test","train"]),
                    'F' : 'foo' })
for v in df.iterrows():
    print(type(v))
    print(v)

"""
<class 'tuple'>
(0, A                      1
B    2013-01-02 00:00:00
C                      1
D                      3
E                   test
F                    foo
Name: 0, dtype: object)
<class 'tuple'>
(1, A                      1
B    2013-01-02 00:00:00
C                      1
D                      3
E                  train
F                    foo
Name: 1, dtype: object)
<class 'tuple'>
(2, A                      1
B    2013-01-02 00:00:00
C                      1
D                      3
E                   test
F                    foo
Name: 2, dtype: object)
<class 'tuple'>
(3, A                      1
B    2013-01-02 00:00:00
C                      1
D                      3
E                  train
F                    foo
Name: 3, dtype: object)
"""

修正するなら、こういうことでしょうか？

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({ 'A' : 1.,
                    'B' : pd.Timestamp('20130102'),
                    'C' : pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'),
                    'D' : np.array([3] * 4,dtype='int32'),
                    'E' : pd.Categorical(["test","train","test","train"]),
                    'F' : 'foo' })
for i, v in df.iterrows():
    print(v["E"])
"""
test
train
test
train
"""

Comments

[pesta]

ご回答ありがとうございます。

修正内容、まさにそうです。
仕様書の確認ですね、かしこまりました。

自分としても勉強したいので、エラー対応の原則などをご教授いただけることがありがたいです。