Iterazione su righe in un DataFrame Pandas in Python

Utilizzo di iterrows() per scorrere le righe in un DataFrame Pandas

Python con la libreria 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

Iterazione con itertuples() per prestazioni migliori

Python con la libreria 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

Accesso alle righe con il metodo DataFrame apply()

Python con la libreria 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

Utilizzando DataFrame.iterrows() ed Enumerate

Python con la libreria 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

Domande comuni sull'iterazione delle righe nei Panda

1. Qual è il modo più efficiente per scorrere le righe DataFrame?
2. IL itertuples() Il metodo è generalmente il più efficiente per l'iterazione sulle righe perché evita il sovraccarico della creazione di oggetti Series per ogni riga.
3. Come posso modificare i valori DataFrame durante l'iterazione?
4. Puoi usare loc O iloc all'interno del ciclo per modificare direttamente i valori DataFrame.
5. Qual è la differenza tra iterrows() E itertuples()?
6. iterrows() restituisce ogni riga come una serie, mentre itertuples() restituisce ogni riga come una tupla denominata, che è più veloce e più efficiente in termini di memoria.
7. Posso utilizzare le comprensioni degli elenchi con le righe DataFrame?
8. Sì, le comprensioni delle liste possono essere utilizzate per trasformazioni di dati più compatte ed efficienti.
9. Come filtrare le righe prima dell'iterazione?
10. Usa il query() metodo o indicizzazione booleana per filtrare le righe in base alle condizioni.
11. È possibile eseguire l'iterazione solo su colonne specifiche?
12. Sì, puoi scorrere colonne specifiche accedendovi tramite df[column_name] all'interno del tuo ciclo.
13. Come applico una funzione a ciascuna riga?
14. Usa il apply() metodo con il parametro dell'asse impostato su 1.
15. Quali sono le implicazioni sulle prestazioni dell'utilizzo iterrows()?
16. iterrows() è più lento rispetto a itertuples() e dovrebbe essere utilizzato quando è necessaria la leggibilità degli oggetti Series rispetto alle prestazioni.

Considerazioni finali sull'iterazione della riga DataFrame

Padroneggiare i diversi metodi di iterazione sulle righe in un Pandas DataFrame consente una maggiore flessibilità ed efficienza nelle attività di manipolazione dei dati. Sia che tu scelga iterrows() per la leggibilità, itertuples() per le prestazioni, o il apply() metodo per funzioni personalizzate, la comprensione di queste tecniche migliorerà la tua capacità di gestire in modo efficace set di dati di grandi dimensioni. Sperimenta questi metodi per determinare quale si adatta meglio ai tuoi requisiti e flussi di lavoro specifici.