Iterace přes řádky v Pandas DataFrame v Pythonu

Použití iterrows() k iteraci přes řádky v Pandas DataFrame

Python s knihovnou Pandas

import pandas as pd

# Create a sample DataFrame
data = {'c1': [10, 11, 12], 'c2': [100, 110, 120]}
df = pd.DataFrame(data)

# Iterate over rows using iterrows()
for index, row in df.iterrows():
    print(row['c1'], row['c2'])

# Output:
# 10 100
# 11 110
# 12 120

Iterace s iteruples() pro lepší výkon

Python s knihovnou Pandas

import pandas as pd

# Create a sample DataFrame
data = {'c1': [10, 11, 12], 'c2': [100, 110, 120]}
df = pd.DataFrame(data)

# Iterate over rows using itertuples()
for row in df.itertuples():
    print(row.c1, row.c2)

# Output:
# 10 100
# 11 110
# 12 120

Přístup k řádkům pomocí metody DataFrame apply()

Python s knihovnou Pandas

import pandas as pd

# Create a sample DataFrame
data = {'c1': [10, 11, 12], 'c2': [100, 110, 120]}
df = pd.DataFrame(data)

# Define a function to apply to each row
def print_row(row):
    print(row['c1'], row['c2'])

# Apply the function to each row
df.apply(print_row, axis=1)

# Output:
# 10 100
# 11 110
# 12 120

Pomocí DataFrame.iterrows() a Enumerate

Python s knihovnou Pandas

import pandas as pd

# Create a sample DataFrame
data = {'c1': [10, 11, 12], 'c2': [100, 110, 120]}
df = pd.DataFrame(data)

# Iterate over rows using iterrows() and enumerate()
for i, (index, row) in enumerate(df.iterrows()):
    print(f'Index: {index}, Row {i}: {row["c1"]}, {row["c2"]}')

# Output:
# Index: 0, Row 0: 10, 100
# Index: 1, Row 1: 11, 110
# Index: 2, Row 2: 12, 120

Běžné otázky o iteraci přes řádky v Pandas

1. Jaký je nejúčinnější způsob iterace řádků DataFrame?
2. The itertuples() metoda je obecně nejúčinnější pro iteraci přes řádky, protože se vyhne režii vytváření objektů Series pro každý řádek.
3. Jak mohu upravit hodnoty DataFrame při iteraci?
4. Můžeš použít loc nebo iloc ve vaší smyčce a přímo upravovat hodnoty DataFrame.
5. Jaký je rozdíl mezi iterrows() a itertuples()?
6. iterrows() vrátí každý řádek jako řadu, while itertuples() vrátí každý řádek jako pojmenovanou množinu, což je rychlejší a paměťově efektivnější.
7. Mohu použít porozumění seznamu s řádky DataFrame?
8. Ano, seznamy lze použít pro kompaktnější a efektivnější transformace dat.
9. Jak mohu filtrovat řádky před iterací?
10. Použijte query() metoda nebo booleovské indexování pro filtrování řádků na základě podmínek.
11. Je možné iterovat pouze přes konkrétní sloupce?
12. Ano, konkrétní sloupce můžete iterovat tak, že k nim přistoupíte pomocí df[column_name] ve vaší smyčce.
13. Jak mohu použít funkci na každý řádek?
14. Použijte apply() metoda s parametrem osy nastaveným na 1.
15. Jaké jsou výkonnostní důsledky použití iterrows()?
16. iterrows() je pomalejší ve srovnání s itertuples() a měl by se používat, když je potřeba čitelnost objektů Series před výkonem.

Závěrečné myšlenky na iteraci řádků DataFrame

Zvládnutí různých metod iterace přes řádky v Pandas DataFrame umožňuje větší flexibilitu a efektivitu v úlohách manipulace s daty. Ať už si vyberete iterrows() kvůli čitelnosti, itertuples() za výkon, popř apply() pro vlastní funkce, pochopení těchto technik zlepší vaši schopnost efektivně zacházet s velkými datovými sadami. Experimentujte s těmito metodami, abyste zjistili, která nejlépe vyhovuje vašim konkrétním požadavkům a pracovním postupům.