Ridade itereerimine Panda DataFrame'is Pythonis

Temp mail SuperHeros
Ridade itereerimine Panda DataFrame'is Pythonis
Ridade itereerimine Panda DataFrame'is Pythonis
Louis Robert
Reede, 21. juuni 2024 22:11:25

Pandade rea iteratsiooni mõistmine

Pythonis andmetega töötades pakub Pandase teek võimsaid tööriistu andmete töötlemiseks ja analüüsimiseks. Üks levinud ülesanne on DataFrame'i ridade itereerimine, et pääseda juurde üksikutele elementidele ja neid töödelda veerunimede järgi. See juhend aitab teil mõista, kuidas seda hõlpsalt teha.

Uurime Panda DataFrame'i ridade iteratsiooni erinevaid meetodeid, sealhulgas praktilisi näiteid ja selgitusi. Lõpuks on teil selge arusaam, kuidas neid meetodeid oma projektides tõhusalt kasutada.

Käsk Kirjeldus
iterrows() Loob iteraatori, mis annab DataFrame'i iga rea ​​kohta indeksi- ja reaandmed.
itertuples() Tagastab iteraatori, mis annab DataFrame'i ridade nimetud korruseid, pakkudes kiiremat ridade iteratsiooni.
apply() Rakendab funktsiooni piki DataFrame'i määratud telge (ridu või veerge).
axis Funktsiooni apply() parameeter telje määramiseks, 0 veergude ja 1 ridade jaoks.
enumerate() Lisab itereeritavale loendurile, mis on kasulik itereerimisel indeksi hankimiseks.
f-string Vormindamissüntaks Pythonis avaldiste manustamiseks stringiliteraalidesse, kasutades lokkis sulgusid {}.

Ridade itereerimine pandadega: selgitatud meetodid

Pakutud skriptid näitavad erinevaid meetodeid Panda DataFrame'i ridade itereerimiseks. Esimene meetod kasutab iterrows() funktsioon, mis genereerib iteraatori, mis annab iga rea ​​kohta indeksi- ja reaandmed. See meetod võimaldab teil pääseda juurde reaelementidele nende veerunimede järgi, muutes konkreetsete väärtuste printimise või manipuleerimise lihtsaks. Teine meetod, kasutades itertuples(), on sarnane, kuid pakub paremat jõudlust, tagastades iga rea ​​jaoks namedtuples. See lähenemine on kiirem, kuna väldib iga rea ​​jaoks seeriaobjekti genereerimisega seotud lisakulusid, mis on eriti kasulik suurte andmekogumite puhul.

Teine näidatud meetod on apply() funktsioon, mis rakendab määratud funktsiooni piki DataFrame'i antud telge. Seades telje parameetri väärtuseks 1, rakendatakse funktsioon igale reale. See meetod on mitmekülgne, võimaldades defineerida kohandatud funktsioone reapõhiste toimingute jaoks. Lõpuks kasutamine enumerate() koos iterrows() pakub võimalust iteratsiooni ajal reaindeksit jälgida. See võib olla kasulik ülesannete puhul, mis nõuavad reanumbrit, või keerukamate toimingute puhul, kus positsioon DataFrame'is on oluline. Üheskoos pakuvad need meetodid mitmesuguseid võimalusi DataFrame'i ridade itereerimiseks, rahuldades erinevaid vajadusi, mis põhinevad jõudlusel ja funktsionaalsusel.

Iterrows() kasutamine Panda DataFrame'i ridade itereerimiseks

Python koos Pandase raamatukoguga

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

Parema jõudluse saavutamiseks itereerimine itertuples()-ga

Python koos Pandase raamatukoguga

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

Juurdepääs ridadele DataFrame'i rakendus() meetodiga

Python koos Pandase raamatukoguga

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

DataFrame.iterrows() ja Enumerate kasutamine

Python koos Pandase raamatukoguga

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

Pandas ridade iteratsiooni täiendavate meetodite uurimine

Lisaks tavaliselt kasutatavatele meetoditele nagu iterrows() ja itertuples(), on Pandas DataFrame'i ridade itereerimiseks saadaval ka teisi tehnikaid. Üks selline meetod on kasutades iloc indekseerija. The iloc indekseerija võimaldab teil pääseda juurde ridadele ja veergudele nende täisarvu asukohapõhise indekseerimise kaudu, muutes selle võimsaks iteratsioonitööriistaks. See meetod on eriti kasulik siis, kui peate sooritama toiminguid konkreetsete ridade või veergudega ilma neid seeriateks või nimetusteks teisendamata. Kasutades silmust koos iloc, saate reaelementidele tõhusalt juurde pääseda ja nendega manipuleerida.

Teine lähenemisviis hõlmab DataFrame.query() meetod ridade filtreerimiseks konkreetsetel tingimustel enne iteratsiooni. See meetod võimaldab lühikest ja loetavat andmete filtreerimist, kasutades SQL-i sarnast päringu süntaksit. Pärast DataFrame'i filtreerimist saate filtreeritud ridade töötlemiseks kasutada mis tahes varem käsitletud iteratsioonimeetodit. Lisaks saab Pythoni loendimõistmisi kombineerida Panda operatsioonidega keerukamate andmete teisenduste ja iteratsioonide jaoks. Need täiustatud tehnikad pakuvad suuremat paindlikkust ja tõhusust, eriti kui tegemist on suurte andmekogumite või keerukate andmetega manipuleerimise ülesannetega.

Levinud küsimused üle ridade itereerimise kohta Pandas

  1. Mis on kõige tõhusam viis DataFrame'i ridade itereerimiseks?
  2. The itertuples() meetod on üldiselt kõige tõhusam ridade itereerimiseks, kuna see väldib iga rea ​​jaoks seeriaobjektide loomise ülekoormust.
  3. Kuidas saan itereerimise ajal DataFrame'i väärtusi muuta?
  4. Sa võid kasutada loc või iloc tsüklis, et muuta otse DataFrame'i väärtusi.
  5. Mis on vahet iterrows() ja itertuples()?
  6. iterrows() tagastab iga rea ​​seeriana, while itertuples() tagastab iga rea ​​namedtuple'ina, mis on kiirem ja mälutõhusam.
  7. Kas ma saan DataFrame'i ridadega kasutada loendi mõistmist?
  8. Jah, loendi mõistmist saab kasutada kompaktsemaks ja tõhusamaks andmete teisendamiseks.
  9. Kuidas filtreerida ridu enne iteratsiooni?
  10. Kasuta query() meetodit või Boole'i ​​indekseerimist, et filtreerida ridu tingimuste alusel.
  11. Kas on võimalik korrata ainult teatud veerge?
  12. Jah, saate korrata teatud veerge, kasutades neile juurdepääsu df[column_name] teie silmuses.
  13. Kuidas igale reale funktsiooni rakendada?
  14. Kasuta apply() meetod, mille teljeparameetriks on seatud 1.
  15. Millised on kasutamise tagajärjed jõudlusele iterrows()?
  16. iterrows() on aeglasem võrreldes itertuples() ja seda tuleks kasutada siis, kui seeriaobjektide loetavust on vaja jõudluse asemel.

Viimased mõtted DataFrame'i rea iteratsiooni kohta

Pandas DataFrame'i ridade üle itereerimise erinevate meetodite valdamine võimaldab andmetöötlustoimingutes suuremat paindlikkust ja tõhusust. Kas valite iterrows() loetavuse huvides, itertuples() soorituse jaoks või apply() kohandatud funktsioonide meetodit, parandab nende tehnikate mõistmine teie võimet suuri andmekogumeid tõhusalt käsitleda. Katsetage neid meetodeid, et teha kindlaks, milline neist sobib kõige paremini teie konkreetsetele nõuetele ja töövoogudele.