पायथन में पांडास डेटाफ़्रेम में पंक्तियों पर पुनरावृत्ति

पांडास डेटाफ़्रेम में पंक्तियों को पुनरावृत्त करने के लिए iterrows() का उपयोग करना

पंडों की लाइब्रेरी के साथ पायथन

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

बेहतर प्रदर्शन के लिए itertuples() के साथ पुनरावृत्ति

पंडों की लाइब्रेरी के साथ पायथन

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

डेटाफ़्रेम अप्लाई() विधि से पंक्तियों तक पहुँचना

पंडों की लाइब्रेरी के साथ पायथन

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() और Enumerate का उपयोग करना

पंडों की लाइब्रेरी के साथ पायथन

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

पंडों में पंक्तियों की पुनरावृत्ति के बारे में सामान्य प्रश्न

1. डेटाफ़्रेम पंक्तियों पर पुनरावृति करने का सबसे प्रभावी तरीका क्या है?
2. itertuples() विधि आम तौर पर पंक्तियों को दोहराने के लिए सबसे अधिक कुशल होती है क्योंकि यह प्रत्येक पंक्ति के लिए श्रृंखला ऑब्जेक्ट बनाने के ओवरहेड से बचाती है।
3. पुनरावृति करते समय मैं डेटाफ़्रेम मानों को कैसे संशोधित कर सकता हूँ?
4. आप उपयोग कर सकते हैं loc या iloc डेटाफ़्रेम मानों को सीधे संशोधित करने के लिए अपने लूप के भीतर।
5. के बीच क्या अंतर है iterrows() और itertuples()?
6. iterrows() जबकि, प्रत्येक पंक्ति को एक श्रृंखला के रूप में लौटाता है itertuples() प्रत्येक पंक्ति को नामांकितटुपल के रूप में लौटाता है, जो तेज़ और अधिक मेमोरी-कुशल है।
7. क्या मैं डेटाफ़्रेम पंक्तियों के साथ सूची समझ का उपयोग कर सकता हूँ?
8. हाँ, सूची समझ का उपयोग अधिक संक्षिप्त और कुशल डेटा परिवर्तनों के लिए किया जा सकता है।
9. मैं पुनरावृत्ति से पहले पंक्तियों को कैसे फ़िल्टर करूँ?
10. उपयोग query() शर्तों के आधार पर पंक्तियों को फ़िल्टर करने की विधि या बूलियन अनुक्रमण।
11. क्या केवल विशिष्ट स्तंभों पर ही पुनरावृत्ति करना संभव है?
12. हां, आप विशिष्ट कॉलमों तक पहुंच कर उन पर पुनरावृति कर सकते हैं df[column_name] आपके पाश के भीतर.
13. मैं प्रत्येक पंक्ति में एक फ़ंक्शन कैसे लागू करूं?
14. उपयोग apply() अक्ष पैरामीटर के साथ विधि 1 पर सेट है।
15. उपयोग करने के प्रदर्शन संबंधी निहितार्थ क्या हैं? iterrows()?
16. iterrows() की तुलना में धीमी है itertuples() और इसका उपयोग तब किया जाना चाहिए जब प्रदर्शन पर श्रृंखला वस्तुओं की पठनीयता की आवश्यकता हो।

डेटाफ़्रेम पंक्ति पुनरावृत्ति पर अंतिम विचार

पांडास डेटाफ़्रेम में पंक्तियों को पुनरावृत्त करने के विभिन्न तरीकों में महारत हासिल करने से डेटा हेरफेर कार्यों में अधिक लचीलापन और दक्षता प्राप्त होती है। चाहे आप चुनें iterrows() पठनीयता के लिए, itertuples() प्रदर्शन के लिए, या apply() कस्टम फ़ंक्शंस के लिए विधि, इन तकनीकों को समझने से बड़े डेटासेट को प्रभावी ढंग से संभालने की आपकी क्षमता में वृद्धि होगी। यह निर्धारित करने के लिए इन तरीकों का प्रयोग करें कि आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं और वर्कफ़्लो के लिए कौन सा सबसे उपयुक्त है।