Iteration over rækker i en Pandas DataFrame i Python

Temp mail SuperHeros
Iteration over rækker i en Pandas DataFrame i Python
Iteration over rækker i en Pandas DataFrame i Python
Louis Robert
Fredag den 21. juni 2024 kl. 22.07.18

Forstå rækkeiteration i pandaer

Når du arbejder med data i Python, tilbyder Pandas-biblioteket kraftfulde værktøjer til datamanipulation og -analyse. En almindelig opgave er at iterere over rækkerne i en DataFrame for at få adgang til og behandle individuelle elementer efter kolonnenavne. Denne vejledning hjælper dig med at forstå, hvordan du kan opnå dette med lethed.

Vi vil udforske forskellige metoder til række iteration i en Pandas DataFrame, herunder praktiske eksempler og forklaringer. Til sidst vil du have en klar forståelse af, hvordan du kan bruge disse metoder effektivt i dine egne projekter.

Kommando Beskrivelse
iterrows() Genererer en iterator, der giver indeks- og rækkedata for hver række i DataFrame.
itertuples() Returnerer en iterator, der giver navnedobler af DataFrame-rækkerne, hvilket giver hurtigere rækkeiteration.
apply() Anvender en funktion langs en specificeret akse (rækker eller kolonner) i DataFrame.
axis En parameter i funktionen apply() til at specificere aksen med 0 for kolonner og 1 for rækker.
enumerate() Tilføjer en tæller til en iterabel, nyttig til at få indekset ved iteration.
f-string En formateringssyntaks i Python til at indlejre udtryk i strengliteraler ved hjælp af krøllede klammeparenteser {}.

Iteration over rækker med pandaer: Metoder forklaret

De leverede scripts demonstrerer forskellige metoder til iteration over rækker i en Pandas DataFrame. Den første metode bruger iterrows() funktion, som genererer en iterator, der giver indeks- og rækkedata for hver række. Denne metode giver dig adgang til rækkeelementer ved deres kolonnenavne, hvilket gør det nemt at udskrive eller manipulere specifikke værdier. Den anden metode, ved hjælp af itertuples(), er ens, men giver bedre ydeevne ved at returnere navnedubler for hver række. Denne tilgang er hurtigere, fordi den undgår overhead ved at generere et serieobjekt for hver række, hvilket er særligt fordelagtigt for store datasæt.

En anden vist metode er apply() funktion, som anvender en specificeret funktion langs en given akse i DataFrame. Ved at sætte akseparameteren til 1, anvendes funktionen på hver række. Denne metode er alsidig og giver dig mulighed for at definere brugerdefinerede funktioner til rækkevise operationer. Endelig brugen af enumerate() med iterrows() giver en måde at holde styr på rækkeindekset under iteration. Dette kan være nyttigt til opgaver, der kræver rækkenummeret eller til mere komplekse operationer, hvor positionen i DataFrame har betydning. Tilsammen tilbyder disse metoder en række muligheder for iteration over DataFrame-rækker, der imødekommer forskellige behov baseret på ydeevne og funktionalitet.

Brug af iterrows() til at iterere over rækker i en Pandas DataFrame

Python med Pandas bibliotek

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

Iteration med itertuples() for bedre ydeevne

Python med Pandas bibliotek

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

Adgang til rækker med DataFrame anvende() metode

Python med Pandas bibliotek

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

Brug af DataFrame.iterrows() og Enumerate

Python med Pandas bibliotek

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

Udforskning af yderligere metoder til række iteration i pandaer

Ud over de almindeligt anvendte metoder som iterrows() og itertuples(), er der andre tilgængelige teknikker til iteration over DataFrame-rækker i Pandas. En sådan metode er at bruge iloc indekser. Det iloc indexer giver dig adgang til rækker og kolonner ved deres heltal-placering baseret indeksering, hvilket gør det til et kraftfuldt værktøj til iteration. Denne metode er især nyttig, når du skal udføre operationer på bestemte rækker eller kolonner uden at konvertere dem til serier eller navnedobler. Ved at bruge en løkke i kombination med iloc, kan du få adgang til og manipulere rækkeelementer effektivt.

En anden tilgang involverer at bruge DataFrame.query() metode til at filtrere rækker baseret på specifikke forhold før iteration. Denne metode giver mulighed for kortfattet og læsbar datafiltrering ved hjælp af en SQL-lignende forespørgselssyntaks. Efter filtrering af DataFrame kan du derefter bruge enhver af de iterationsmetoder, der er diskuteret tidligere, til at behandle de filtrerede rækker. Derudover kan listeforståelser i Python kombineres med Pandas operationer til mere komplekse datatransformationer og iterationer. Disse avancerede teknikker giver større fleksibilitet og effektivitet, især når der er tale om store datasæt eller komplekse datamanipulationsopgaver.

Almindelige spørgsmål om iteration over rækker i pandaer

  1. Hvad er den mest effektive måde at iterere over DataFrame-rækker på?
  2. Det itertuples() metoden er generelt den mest effektive til iteration over rækker, fordi den undgår omkostningerne ved at oprette serieobjekter for hver række.
  3. Hvordan kan jeg ændre DataFrame-værdier, mens jeg itererer?
  4. Du kan bruge loc eller iloc i din loop for at ændre DataFrame-værdier direkte.
  5. Hvad er forskellen mellem iterrows() og itertuples()?
  6. iterrows() returnerer hver række som en serie, mens itertuples() returnerer hver række som en namedtuple, hvilket er hurtigere og mere hukommelseseffektivt.
  7. Kan jeg bruge listeforståelser med DataFrame-rækker?
  8. Ja, listeforståelser kan bruges til mere kompakte og effektive datatransformationer.
  9. Hvordan filtrerer jeg rækker før iteration?
  10. Brug query() metode eller boolesk indeksering for at filtrere rækker baseret på betingelser.
  11. Er det muligt kun at iterere over specifikke kolonner?
  12. Ja, du kan iterere over specifikke kolonner ved at få adgang til dem vha df[column_name] i din løkke.
  13. Hvordan anvender jeg en funktion på hver række?
  14. Brug apply() metode med akseparameteren sat til 1.
  15. Hvad er præstationsimplikationerne ved at bruge iterrows()?
  16. iterrows() er langsommere i forhold til itertuples() og skal bruges, når der er behov for læsbarhed af serieobjekter frem for ydeevne.

Endelige tanker om DataFrame Row Iteration

At mestre de forskellige metoder til iteration over rækker i en Pandas DataFrame giver mulighed for større fleksibilitet og effektivitet i datamanipulationsopgaver. Uanset om du vælger iterrows() for læsbarheden, itertuples() for ydeevne, eller apply() metode til brugerdefinerede funktioner, vil forståelsen af ​​disse teknikker forbedre din evne til at håndtere store datasæt effektivt. Eksperimenter med disse metoder for at afgøre, hvilken der passer bedst til dine specifikke krav og arbejdsgange.