Iterieren über Zeilen in einem Pandas-DataFrame in Python

Zeileniteration in Pandas verstehen

Bei der Arbeit mit Daten in Python bietet die Pandas-Bibliothek leistungsstarke Tools zur Datenbearbeitung und -analyse. Eine häufige Aufgabe besteht darin, die Zeilen eines DataFrame zu durchlaufen, um auf einzelne Elemente anhand der Spaltennamen zuzugreifen und diese zu verarbeiten. Dieser Leitfaden hilft Ihnen zu verstehen, wie Sie dies ganz einfach bewerkstelligen können.

Wir werden verschiedene Methoden zur Zeileniteration in einem Pandas DataFrame untersuchen, einschließlich praktischer Beispiele und Erklärungen. Am Ende werden Sie ein klares Verständnis dafür haben, wie Sie diese Methoden effektiv in Ihren eigenen Projekten einsetzen können.

Mit Pandas über Zeilen iterieren: Methoden erklärt

Die bereitgestellten Skripte veranschaulichen verschiedene Methoden zum Durchlaufen von Zeilen in einem Pandas DataFrame. Die erste Methode verwendet die iterrows() Funktion, die einen Iterator generiert, der Index- und Zeilendaten für jede Zeile liefert. Mit dieser Methode können Sie über ihre Spaltennamen auf Zeilenelemente zugreifen und so bestimmte Werte einfach drucken oder bearbeiten. Die zweite Methode, mit itertuples(), ist ähnlich, bietet jedoch eine bessere Leistung, indem für jede Zeile benannte Tupel zurückgegeben werden. Dieser Ansatz ist schneller, da er den Aufwand für die Generierung eines Series-Objekts für jede Zeile vermeidet, was besonders bei großen Datensätzen von Vorteil ist.

Eine andere gezeigte Methode ist die apply() Funktion, die eine angegebene Funktion entlang einer bestimmten Achse des DataFrame anwendet. Durch Setzen des Achsenparameters auf 1 wird die Funktion auf jede Zeile angewendet. Diese Methode ist vielseitig und ermöglicht Ihnen die Definition benutzerdefinierter Funktionen für zeilenweise Operationen. Schließlich die Verwendung von enumerate() mit iterrows() Bietet eine Möglichkeit, den Zeilenindex während der Iteration zu verfolgen. Dies kann für Aufgaben nützlich sein, die die Zeilennummer erfordern, oder für komplexere Vorgänge, bei denen die Position im DataFrame wichtig ist. Zusammen bieten diese Methoden eine Reihe von Optionen für die Iteration über DataFrame-Zeilen und erfüllen unterschiedliche Anforderungen basierend auf Leistung und Funktionalität.

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

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

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

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

Erkundung zusätzlicher Methoden zur Zeileniteration in Pandas

Über die häufig verwendeten Methoden hinaus wie iterrows() Und itertuples(), stehen in Pandas andere Techniken zum Durchlaufen von DataFrame-Zeilen zur Verfügung. Eine solche Methode ist die Verwendung von iloc Indexer. Der iloc Der Indexer ermöglicht Ihnen den Zugriff auf Zeilen und Spalten über ihre auf ganzzahligen Standorten basierende Indizierung, was ihn zu einem leistungsstarken Tool für die Iteration macht. Diese Methode ist besonders nützlich, wenn Sie Operationen an bestimmten Zeilen oder Spalten ausführen müssen, ohne diese in Reihen oder benannte Tupel zu konvertieren. Durch die Verwendung einer Schleife in Kombination mit ilockönnen Sie effizient auf Zeilenelemente zugreifen und diese bearbeiten.

Ein anderer Ansatz besteht darin, die zu verwenden DataFrame.query() Methode zum Filtern von Zeilen basierend auf bestimmten Bedingungen vor der Iteration. Diese Methode ermöglicht eine präzise und lesbare Datenfilterung mithilfe einer SQL-ähnlichen Abfragesyntax. Nachdem Sie den DataFrame gefiltert haben, können Sie eine der zuvor besprochenen Iterationsmethoden verwenden, um die gefilterten Zeilen zu verarbeiten. Darüber hinaus können Listenverständnisse in Python mit Pandas-Operationen für komplexere Datentransformationen und Iterationen kombiniert werden. Diese fortschrittlichen Techniken bieten mehr Flexibilität und Effizienz, insbesondere beim Umgang mit großen Datensätzen oder komplexen Datenmanipulationsaufgaben.