Επανάληψη σε γραμμές σε ένα Pandas DataFrame στην Python

Κατανόηση της Επανάληψης Γραμμών στα Pandas

Όταν εργάζεστε με δεδομένα στην Python, η βιβλιοθήκη Pandas προσφέρει ισχυρά εργαλεία για χειρισμό και ανάλυση δεδομένων. Μια κοινή εργασία είναι η επανάληψη πάνω από τις σειρές ενός DataFrame για πρόσβαση και επεξεργασία μεμονωμένων στοιχείων με βάση ονόματα στηλών. Αυτός ο οδηγός θα σας βοηθήσει να καταλάβετε πώς να το πετύχετε εύκολα.

Θα εξερευνήσουμε διαφορετικές μεθόδους για επανάληψη σειρών σε ένα Pandas DataFrame, συμπεριλαμβανομένων πρακτικών παραδειγμάτων και επεξηγήσεων. Στο τέλος, θα έχετε ξεκάθαρη κατανόηση του τρόπου με τον οποίο μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αποτελεσματικά αυτές τις μεθόδους στα δικά σας έργα.

Επανάληψη σε γραμμές με Pandas: Επεξήγηση μεθόδων

Τα σενάρια που παρέχονται επιδεικνύουν διαφορετικές μεθόδους για επανάληψη σε γραμμές σε ένα Pandas DataFrame. Η πρώτη μέθοδος χρησιμοποιεί το iterrows() συνάρτηση, η οποία δημιουργεί έναν επαναλήπτη που παράγει δεδομένα ευρετηρίου και σειράς για κάθε σειρά. Αυτή η μέθοδος σάς επιτρέπει να έχετε πρόσβαση σε στοιχεία σειρών με βάση τα ονόματα στηλών τους, καθιστώντας εύκολη την εκτύπωση ή τον χειρισμό συγκεκριμένων τιμών. Η δεύτερη μέθοδος, χρησιμοποιώντας itertuples(), είναι παρόμοιο αλλά προσφέρει καλύτερη απόδοση επιστρέφοντας namedtuples για κάθε σειρά. Αυτή η προσέγγιση είναι ταχύτερη επειδή αποφεύγει την επιβάρυνση της δημιουργίας ενός αντικειμένου σειράς για κάθε σειρά, κάτι που είναι ιδιαίτερα ωφέλιμο για μεγάλα σύνολα δεδομένων.

Μια άλλη μέθοδος που παρουσιάζεται είναι η apply() συνάρτηση, η οποία εφαρμόζει μια καθορισμένη συνάρτηση κατά μήκος ενός δεδομένου άξονα του DataFrame. Ρυθμίζοντας την παράμετρο άξονα σε 1, η συνάρτηση εφαρμόζεται σε κάθε σειρά. Αυτή η μέθοδος είναι ευέλικτη, επιτρέποντάς σας να ορίσετε προσαρμοσμένες συναρτήσεις για λειτουργίες σειρών. Τέλος, η χρήση του enumerate() με iterrows() παρέχει έναν τρόπο παρακολούθησης του ευρετηρίου σειράς κατά την επανάληψη. Αυτό μπορεί να είναι χρήσιμο για εργασίες που απαιτούν τον αριθμό σειράς ή για πιο σύνθετες λειτουργίες όπου η θέση στο DataFrame έχει σημασία. Μαζί, αυτές οι μέθοδοι προσφέρουν μια σειρά επιλογών για επανάληψη σε σειρές DataFrame, καλύπτοντας διαφορετικές ανάγκες με βάση την απόδοση και τη λειτουργικότητα.

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

Εξερεύνηση πρόσθετων μεθόδων για επανάληψη σειράς σε Pandas

Πέρα από τις κοινώς χρησιμοποιούμενες μεθόδους όπως iterrows() και itertuples(), υπάρχουν άλλες διαθέσιμες τεχνικές για την επανάληψη σε γραμμές DataFrame στα Pandas. Μια τέτοια μέθοδος είναι η χρήση του iloc δείκτης. ο iloc Το indexer σάς επιτρέπει να έχετε πρόσβαση σε σειρές και στήλες βάσει της ευρετηρίασής τους που βασίζεται σε ακέραιο αριθμό, καθιστώντας το ένα ισχυρό εργαλείο για επανάληψη. Αυτή η μέθοδος είναι ιδιαίτερα χρήσιμη όταν χρειάζεται να εκτελέσετε λειτουργίες σε συγκεκριμένες γραμμές ή στήλες χωρίς να τις μετατρέψετε σε Series ή namedtuples. Χρησιμοποιώντας έναν βρόχο σε συνδυασμό με iloc, μπορείτε να έχετε πρόσβαση και να χειρίζεστε τα στοιχεία της γραμμής αποτελεσματικά.

Μια άλλη προσέγγιση περιλαμβάνει τη χρήση του DataFrame.query() μέθοδος φιλτραρίσματος σειρών με βάση συγκεκριμένες συνθήκες πριν από την επανάληψη. Αυτή η μέθοδος επιτρέπει το συνοπτικό και ευανάγνωστο φιλτράρισμα δεδομένων χρησιμοποιώντας μια σύνταξη ερωτήματος τύπου SQL. Αφού φιλτράρετε το DataFrame, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε οποιαδήποτε από τις μεθόδους επανάληψης που συζητήθηκαν προηγουμένως για να επεξεργαστείτε τις φιλτραρισμένες σειρές. Επιπλέον, οι κατανοήσεις λιστών στην Python μπορούν να συνδυαστούν με λειτουργίες Pandas για πιο σύνθετους μετασχηματισμούς και επαναλήψεις δεδομένων. Αυτές οι προηγμένες τεχνικές προσφέρουν μεγαλύτερη ευελιξία και αποτελεσματικότητα, ιδιαίτερα όταν πρόκειται για μεγάλα σύνολα δεδομένων ή περίπλοκες εργασίες χειρισμού δεδομένων.