Sorok feletti iteráció egy Pandas DataFrame-ben Pythonban

Az iterrows() használata sorok feletti iterációhoz egy Pandas DataFrame-ben

Python Pandas könyvtárral

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

Iterálás itertuples()-vel a jobb teljesítmény érdekében

Python Pandas könyvtárral

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

Sorok elérése DataFrame apply() metódussal

Python Pandas könyvtárral

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

A DataFrame.iterrows() és az Enumerate használata

Python Pandas könyvtárral

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

Gyakori kérdések a sorok feletti iterációval kapcsolatban Pandákban

1. Mi a leghatékonyabb módja a DataFrame sorok közötti iterációnak?
2. A itertuples() metódus általában a leghatékonyabb a sorok közötti iterációhoz, mivel elkerüli a sorozatobjektumok létrehozásának többletköltségét az egyes sorokhoz.
3. Hogyan módosíthatom a DataFrame értékeket iteráció közben?
4. Te tudod használni loc vagy iloc a cikluson belül a DataFrame értékek közvetlen módosításához.
5. Mi a különbség iterrows() és itertuples()?
6. iterrows() az egyes sorokat sorozatként adja vissza, míg itertuples() minden sort egy namedtuple-ként ad vissza, ami gyorsabb és memóriatakarékosabb.
7. Használhatok listaértéseket a DataFrame sorokkal?
8. Igen, a listaértelmezések használhatók kompaktabb és hatékonyabb adatátalakításokhoz.
9. Hogyan szűrhetem a sorokat az iteráció előtt?
10. Használja a query() metódus vagy logikai indexelés a sorok feltételek alapján történő szűrésére.
11. Lehetséges-e az iteráció csak meghatározott oszlopokon keresztül?
12. Igen, ismételhet bizonyos oszlopokat, ha a használatával éri el őket df[column_name] a hurkodon belül.
13. Hogyan alkalmazhatok függvényt az egyes sorokra?
14. Használja a apply() módszer 1-re állított tengelyparaméterrel.
15. Milyen teljesítménykövetkezményei vannak a használatnak iterrows()?
16. iterrows() -hez képest lassabb itertuples() és akkor kell használni, ha a sorozatobjektumok olvashatóságára van szükség a teljesítmény helyett.

Utolsó gondolatok a DataFrame sor iterációjáról

A Pandas DataFrame-ben a sorok közötti iteráció különböző módszereinek elsajátítása nagyobb rugalmasságot és hatékonyságot tesz lehetővé az adatkezelési feladatok során. Akár választod iterrows() az olvashatóság érdekében, itertuples() teljesítményre, vagy a apply() metódussal az egyéni funkciókhoz, ezeknek a technikáknak a megértése javítja a nagy adatkészletek hatékony kezelésének képességét. Kísérletezzen ezekkel a módszerekkel, hogy meghatározza, melyik felel meg leginkább az Ön speciális követelményeinek és munkafolyamatainak.