Itération sur les lignes dans un DataFrame Pandas en Python

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Itération sur les lignes dans un DataFrame Pandas en Python
Itération sur les lignes dans un DataFrame Pandas en Python
Louis Robert
Vendredi 21 juin 2024 à 21:50:56

Comprendre l'itération de ligne dans Pandas

Lorsque vous travaillez avec des données en Python, la bibliothèque Pandas offre des outils puissants pour la manipulation et l'analyse des données. Une tâche courante consiste à parcourir les lignes d'un DataFrame pour accéder et traiter des éléments individuels par noms de colonnes. Ce guide vous aidera à comprendre comment y parvenir facilement.

Nous explorerons différentes méthodes d'itération de lignes dans un Pandas DataFrame, y compris des exemples pratiques et des explications. À la fin, vous comprendrez clairement comment utiliser ces méthodes efficacement dans vos propres projets.

Commande Description
iterrows() Génère un itérateur qui génère des données d'index et de ligne pour chaque ligne du DataFrame.
itertuples() Renvoie un itérateur produisant des tuples nommés des lignes DataFrame, permettant une itération de ligne plus rapide.
apply() Applique une fonction le long d'un axe spécifié (lignes ou colonnes) du DataFrame.
axis Un paramètre dans la fonction apply() pour spécifier l'axe, avec 0 pour les colonnes et 1 pour les lignes.
enumerate() Ajoute un compteur à un itérable, utile pour obtenir l'index lors d'une itération.
f-string Une syntaxe de formatage en Python pour intégrer des expressions dans des chaînes littérales à l'aide d'accolades {}.

Itérer sur des lignes avec Pandas : méthodes expliquées

Les scripts fournis démontrent différentes méthodes pour parcourir les lignes d'un Pandas DataFrame. La première méthode utilise le iterrows() fonction, qui génère un itérateur qui génère des données d'index et de ligne pour chaque ligne. Cette méthode vous permet d'accéder aux éléments de ligne par leurs noms de colonne, ce qui facilite l'impression ou la manipulation de valeurs spécifiques. La deuxième méthode, utilisant itertuples(), est similaire mais offre de meilleures performances en renvoyant des tuples nommés pour chaque ligne. Cette approche est plus rapide car elle évite la surcharge liée à la génération d'un objet Series pour chaque ligne, ce qui est particulièrement avantageux pour les grands ensembles de données.

Une autre méthode présentée est la apply() fonction, qui applique une fonction spécifiée le long d’un axe donné du DataFrame. En définissant le paramètre axis sur 1, la fonction est appliquée à chaque ligne. Cette méthode est polyvalente et vous permet de définir des fonctions personnalisées pour les opérations par ligne. Enfin, l'utilisation de enumerate() avec iterrows() fournit un moyen de garder une trace de l'index de ligne pendant l'itération. Cela peut être utile pour les tâches qui nécessitent le numéro de ligne ou pour des opérations plus complexes où la position dans le DataFrame est importante. Ensemble, ces méthodes offrent une gamme d'options pour itérer sur les lignes DataFrame, répondant à différents besoins en fonction des performances et des fonctionnalités.

Utiliser iterrows() pour parcourir des lignes dans un DataFrame Pandas

Python avec la bibliothèque 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

Itérer avec itertuples() pour de meilleures performances

Python avec la bibliothèque 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

Accès aux lignes avec la méthode DataFrame apply()

Python avec la bibliothèque 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

Utilisation de DataFrame.iterrows() et Enumerate

Python avec la bibliothèque 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

Explorer des méthodes supplémentaires pour l'itération de ligne dans Pandas

Au-delà des méthodes couramment utilisées comme iterrows() et itertuples(), il existe d'autres techniques disponibles pour parcourir les lignes DataFrame dans Pandas. Une de ces méthodes consiste à utiliser le iloc indexeur. Le iloc L'indexeur vous permet d'accéder aux lignes et aux colonnes grâce à leur indexation basée sur un emplacement entier, ce qui en fait un outil puissant d'itération. Cette méthode est particulièrement utile lorsque vous devez effectuer des opérations sur des lignes ou des colonnes spécifiques sans les convertir en séries ou en tuples nommés. En utilisant une boucle en combinaison avec iloc, vous pouvez accéder et manipuler efficacement les éléments de ligne.

Une autre approche consiste à utiliser le dix méthode pour filtrer les lignes en fonction de conditions spécifiques avant l’itération. Cette méthode permet un filtrage des données concis et lisible à l'aide d'une syntaxe de requête de type SQL. Après avoir filtré le DataFrame, vous pouvez ensuite utiliser l'une des méthodes d'itération évoquées précédemment pour traiter les lignes filtrées. De plus, les compréhensions de listes en Python peuvent être combinées avec les opérations Pandas pour des transformations et des itérations de données plus complexes. Ces techniques avancées offrent une plus grande flexibilité et efficacité, en particulier lorsqu’il s’agit de grands ensembles de données ou de tâches complexes de manipulation de données.

Questions courantes sur l'itération sur les lignes dans Pandas

  1. Quel est le moyen le plus efficace de parcourir les lignes DataFrame ?
  2. Le itertuples() La méthode est généralement la plus efficace pour parcourir les lignes car elle évite la surcharge liée à la création d’objets Series pour chaque ligne.
  3. Comment puis-je modifier les valeurs DataFrame lors d’une itération ?
  4. Vous pouvez utiliser loc ou iloc dans votre boucle pour modifier directement les valeurs DataFrame.
  5. Quelle est la différence entre iterrows() et itertuples()?
  6. iterrows() renvoie chaque ligne sous forme de série, tandis que itertuples() renvoie chaque ligne sous forme de tuple nommé, ce qui est plus rapide et plus économe en mémoire.
  7. Puis-je utiliser des compréhensions de liste avec des lignes DataFrame ?
  8. Oui, les compréhensions de listes peuvent être utilisées pour des transformations de données plus compactes et efficaces.
  9. Comment filtrer les lignes avant l’itération ?
  10. Utilisez le query() méthode ou indexation booléenne pour filtrer les lignes en fonction des conditions.
  11. Est-il possible de parcourir uniquement des colonnes spécifiques ?
  12. Oui, vous pouvez parcourir des colonnes spécifiques en y accédant à l'aide de df[column_name] dans votre boucle.
  13. Comment appliquer une fonction à chaque ligne ?
  14. Utilisez le apply() méthode avec le paramètre d’axe défini sur 1.
  15. Quelles sont les implications en termes de performances de l'utilisation iterrows()?
  16. iterrows() est plus lent par rapport à itertuples() et doit être utilisé lorsque la lisibilité des objets Series est supérieure aux performances.

Réflexions finales sur l'itération des lignes DataFrame

Maîtriser les différentes méthodes d'itération sur les lignes dans un Pandas DataFrame permet une plus grande flexibilité et efficacité dans les tâches de manipulation de données. Que vous choisissiez iterrows() pour plus de lisibilité, itertuples() pour la performance, ou le apply() méthode pour les fonctions personnalisées, la compréhension de ces techniques améliorera votre capacité à gérer efficacement de grands ensembles de données. Expérimentez ces méthodes pour déterminer celle qui convient le mieux à vos besoins et flux de travail spécifiques.