$lang['tuto'] = "tutorijali"; ?> Iteracija preko redaka u Pandas DataFrameu u Pythonu

Iteracija preko redaka u Pandas DataFrameu u Pythonu

Temp mail SuperHeros
Iteracija preko redaka u Pandas DataFrameu u Pythonu
Iteracija preko redaka u Pandas DataFrameu u Pythonu
Louis Robert
Petak, 21. lipnja 2024. u 22:03:16

Razumijevanje iteracije reda u Pandas

Kada radite s podacima u Pythonu, biblioteka Pandas nudi moćne alate za manipulaciju i analizu podataka. Jedan uobičajeni zadatak je ponavljanje redaka DataFramea za pristup i obradu pojedinačnih elemenata prema nazivima stupaca. Ovaj će vam vodič pomoći da shvatite kako to s lakoćom postići.

Istražit ćemo različite metode za iteraciju redaka u Pandas DataFrameu, uključujući praktične primjere i objašnjenja. Na kraju ćete imati jasno razumijevanje kako učinkovito koristiti ove metode u svojim projektima.

Naredba Opis
iterrows() Generira iterator koji daje podatke indeksa i retka za svaki red u DataFrameu.
itertuples() Vraća iterator koji daje imenovane skupove redaka DataFrame, pružajući brže ponavljanje reda.
apply() Primjenjuje funkciju duž određene osi (retci ili stupci) DataFramea.
axis Parametar u funkciji apply() za određivanje osi, s 0 za stupce i 1 za retke.
enumerate() Dodaje brojač u iterable, koristan za dobivanje indeksa prilikom iteracije.
f-string Sintaksa oblikovanja u Pythonu za ugrađivanje izraza unutar string literala pomoću vitičastih zagrada {}.

Ponavljanje redaka s Pandama: objašnjene metode

Pružene skripte pokazuju različite metode za ponavljanje preko redaka u Pandas DataFrameu. Prva metoda koristi iterrows() koja generira iterator koji daje podatke indeksa i retka za svaki redak. Ova metoda vam omogućuje pristup elementima retka prema njihovim nazivima stupaca, što olakšava ispis ili manipuliranje određenim vrijednostima. Druga metoda, korištenje itertuples(), je sličan, ali nudi bolju izvedbu vraćanjem namedtuples za svaki redak. Ovaj je pristup brži jer izbjegava dodatne troškove generiranja objekta serije za svaki redak, što je osobito korisno za velike skupove podataka.

Druga prikazana metoda je apply() funkcija, koja primjenjuje određenu funkciju duž zadane osi DataFramea. Postavljanjem parametra osi na 1, funkcija se primjenjuje na svaki red. Ova je metoda svestrana i omogućuje vam definiranje prilagođenih funkcija za operacije u redovima. Na kraju, korištenje enumerate() s iterrows() pruža način za praćenje indeksa reda tijekom iteracije. Ovo može biti korisno za zadatke koji zahtijevaju broj retka ili za složenije operacije gdje je bitan položaj u DataFrameu. Zajedno, ove metode nude niz opcija za ponavljanje redaka DataFramea, zadovoljavajući različite potrebe na temelju izvedbe i funkcionalnosti.

Korištenje iterrows() za ponavljanje redaka u Pandas DataFrameu

Python s bibliotekom 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

Ponavljanje s itertuples() za bolju izvedbu

Python s bibliotekom 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

Pristup recima metodom DataFrame apply().

Python s bibliotekom 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

Korištenje DataFrame.iterows() i Enumerate

Python s bibliotekom 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

Istraživanje dodatnih metoda za ponavljanje redaka u Pandas

Osim uobičajenih metoda kao što su iterrows() i itertuples(), postoje druge dostupne tehnike za ponavljanje redaka DataFrame u Pandas. Jedna takva metoda je korištenje iloc indeksator. The iloc indexer vam omogućuje pristup redcima i stupcima njihovim indeksiranjem temeljenim na cjelobrojnoj lokaciji, što ga čini moćnim alatom za ponavljanje. Ova metoda je osobito korisna kada trebate izvršiti operacije na određenim recima ili stupcima bez njihovog pretvaranja u serije ili imenovane skupove. Korištenjem petlje u kombinaciji s iloc, možete učinkovito pristupati elementima retka i njima manipulirati.

Drugi pristup uključuje korištenje DataFrame.query() metoda za filtriranje redaka na temelju specifičnih uvjeta prije iteracije. Ova metoda omogućuje sažeto i čitljivo filtriranje podataka koristeći sintaksu upita sličnu SQL-u. Nakon filtriranja DataFramea, možete upotrijebiti bilo koju od metoda iteracije o kojima smo ranije govorili za obradu filtriranih redaka. Osim toga, razumijevanje popisa u Pythonu može se kombinirati s Pandas operacijama za složenije transformacije podataka i iteracije. Ove napredne tehnike nude veću fleksibilnost i učinkovitost, osobito kada se radi o velikim skupovima podataka ili složenim zadacima manipulacije podacima.

Uobičajena pitanja o ponavljanju redova u Pandas

  1. Koji je najučinkovitiji način ponavljanja redaka DataFrame?
  2. The itertuples() Metoda je općenito najučinkovitija za ponavljanje redaka jer izbjegava dodatne troškove stvaranja objekata niza za svaki red.
  3. Kako mogu modificirati DataFrame vrijednosti tijekom ponavljanja?
  4. Možeš koristiti loc ili iloc unutar svoje petlje za izravnu izmjenu DataFrame vrijednosti.
  5. Koja je razlika između iterrows() i itertuples()?
  6. iterrows() vraća svaki redak kao niz, dok itertuples() vraća svaki redak kao imenovanutorku, što je brže i memorijski učinkovitije.
  7. Mogu li koristiti razumijevanje popisa s redovima DataFrame?
  8. Da, razumijevanje popisa može se koristiti za kompaktnije i učinkovitije transformacije podataka.
  9. Kako mogu filtrirati retke prije ponavljanja?
  10. Koristiti query() metoda ili Booleovo indeksiranje za filtriranje redaka na temelju uvjeta.
  11. Je li moguće iterirati samo po određenim stupcima?
  12. Da, možete iterirati kroz određene stupce pristupajući im pomoću df[column_name] unutar vaše petlje.
  13. Kako mogu primijeniti funkciju na svaki redak?
  14. Koristiti apply() metoda s parametrom osi postavljenim na 1.
  15. Koje su implikacije korištenja na izvedbu iterrows()?
  16. iterrows() je sporiji u usporedbi s itertuples() i trebao bi se koristiti kada je čitljivost Serijskih objekata potrebna iznad izvedbe.

Završne misli o iteraciji retka DataFramea

Ovladavanje različitim metodama ponavljanja redaka u Pandas DataFrameu omogućuje veću fleksibilnost i učinkovitost u zadacima manipulacije podacima. Bilo da odaberete iterrows() za čitljivost, itertuples() za izvedbu, ili apply() metoda za prilagođene funkcije, razumijevanje ovih tehnika poboljšat će vašu sposobnost učinkovitog rukovanja velikim skupovima podataka. Eksperimentirajte s ovim metodama kako biste utvrdili koja najbolje odgovara vašim specifičnim zahtjevima i tijekovima rada.