પાયથોનમાં પાંડા ડેટાફ્રેમમાં પંક્તિઓ પર પુનરાવર્તન કરવું

પાંડા ડેટાફ્રેમમાં પંક્તિઓ પર પુનરાવર્તન કરવા માટે iterrows() નો ઉપયોગ કરવો

પાંડા લાઇબ્રેરી સાથે પાયથોન

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

વધુ સારા પ્રદર્શન માટે itertuples() સાથે પુનરાવર્તન કરવું

પાંડા લાઇબ્રેરી સાથે પાયથોન

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

ડેટાફ્રેમ લાગુ() પદ્ધતિ વડે પંક્તિઓને ઍક્સેસ કરવી

પાંડા લાઇબ્રેરી સાથે પાયથોન

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() અને એન્યુમેરેટનો ઉપયોગ કરવો

પાંડા લાઇબ્રેરી સાથે પાયથોન

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

પાંડામાં પંક્તિઓ પર પુનરાવર્તન વિશે સામાન્ય પ્રશ્નો

1. ડેટાફ્રેમ પંક્તિઓ પર પુનરાવર્તન કરવાની સૌથી અસરકારક રીત કઈ છે?
2. આ itertuples() પદ્ધતિ સામાન્ય રીતે પંક્તિઓ પર પુનરાવર્તિત કરવા માટે સૌથી વધુ કાર્યક્ષમ છે કારણ કે તે દરેક પંક્તિ માટે સિરીઝ ઑબ્જેક્ટ બનાવવાના ઓવરહેડને ટાળે છે.
3. પુનરાવર્તન કરતી વખતે હું ડેટાફ્રેમ મૂલ્યોને કેવી રીતે સુધારી શકું?
4. તમે ઉપયોગ કરી શકો છો loc અથવા iloc સીધા ડેટાફ્રેમ મૂલ્યોને સંશોધિત કરવા માટે તમારા લૂપની અંદર.
5. વચ્ચે શું તફાવત છે iterrows() અને itertuples()?
6. iterrows() દરેક પંક્તિને શ્રેણી તરીકે પરત કરે છે, જ્યારે itertuples() દરેક પંક્તિ નેમટ્યુપલ તરીકે પરત કરે છે, જે ઝડપી અને વધુ મેમરી-કાર્યક્ષમ છે.
7. શું હું ડેટાફ્રેમ પંક્તિઓ સાથે સૂચિ સમજણનો ઉપયોગ કરી શકું?
8. હા, યાદીની સમજણનો ઉપયોગ વધુ કોમ્પેક્ટ અને કાર્યક્ષમ ડેટા ટ્રાન્સફોર્મેશન માટે કરી શકાય છે.
9. પુનરાવર્તન પહેલાં હું પંક્તિઓ કેવી રીતે ફિલ્ટર કરી શકું?
10. નો ઉપયોગ કરો query() શરતોના આધારે પંક્તિઓ ફિલ્ટર કરવા માટે પદ્ધતિ અથવા બુલિયન અનુક્રમણિકા.
11. શું ફક્ત ચોક્કસ કૉલમ પર જ પુનરાવર્તન કરવું શક્ય છે?
12. હા, તમે વિશિષ્ટ કૉલમનો ઉપયોગ કરીને તેને ઍક્સેસ કરીને પુનરાવર્તિત કરી શકો છો df[column_name] તમારા લૂપની અંદર.
13. હું દરેક હરોળમાં ફંક્શન કેવી રીતે લાગુ કરી શકું?
14. નો ઉપયોગ કરો apply() અક્ષ પરિમાણ સાથેની પદ્ધતિ 1 પર સેટ છે.
15. ઉપયોગની કામગીરીની અસરો શું છે iterrows()?
16. iterrows() ની સરખામણીમાં ધીમી છે itertuples() અને જ્યારે સિરીઝ ઑબ્જેક્ટ્સની વાંચનક્ષમતા પરફોર્મન્સ પર જરૂરી હોય ત્યારે તેનો ઉપયોગ કરવો જોઈએ.

ડેટાફ્રેમ પંક્તિ પુનરાવર્તન પર અંતિમ વિચારો

Pandas DataFrame માં પંક્તિઓ પર પુનરાવર્તન કરવાની વિવિધ પદ્ધતિઓમાં નિપુણતા ડેટા મેનીપ્યુલેશન કાર્યોમાં વધુ સુગમતા અને કાર્યક્ષમતા માટે પરવાનગી આપે છે. ભલે તમે પસંદ કરો iterrows() વાંચનક્ષમતા માટે, itertuples() કામગીરી માટે, અથવા apply() વૈવિધ્યપૂર્ણ કાર્યો માટેની પદ્ધતિ, આ તકનીકોને સમજવાથી મોટા ડેટાસેટ્સને અસરકારક રીતે હેન્ડલ કરવાની તમારી ક્ષમતામાં વધારો થશે. તમારી વિશિષ્ટ આવશ્યકતાઓ અને વર્કફ્લોને કઈ શ્રેષ્ઠ અનુરૂપ છે તે નિર્ધારિત કરવા માટે આ પદ્ધતિઓ સાથે પ્રયોગ કરો.