Python で Pandas DataFrame の行を反復処理する

iterrows() を使用して Pandas DataFrame 内の行を反復処理する

Python と Pandas ライブラリ

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

パフォーマンスを向上させるための itertuples() による反復

Python と Pandas ライブラリ

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

DataFrame apply() メソッドを使用した行へのアクセス

Python と Pandas ライブラリ

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() と Enumerate の使用

Python と Pandas ライブラリ

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

Pandas での行の反復に関するよくある質問

1. DataFrame 行を反復処理する最も効率的な方法は何ですか?
2. の itertuples() 一般に、このメソッドは行ごとに Series オブジェクトを作成するオーバーヘッドを回避できるため、行を反復処理する場合に最も効率的です。
3. 反復中に DataFrame 値を変更するにはどうすればよいですか?
4. 使用できます loc または iloc ループ内で DataFrame 値を直接変更します。
5. 違いは何ですか iterrows() そして itertuples()?
6. iterrows() 各行をシリーズとして返しますが、 itertuples() 各行を名前付きタプルとして返します。これにより、高速かつメモリ効率が向上します。
7. DataFrame 行でリスト内包表記を使用できますか?
8. はい、リスト内包表記を使用すると、よりコンパクトで効率的なデータ変換を行うことができます。
9. 反復前に行をフィルタリングするにはどうすればよいですか?
10. 使用 query() メソッドまたはブールインデックスを使用して、条件に基づいて行をフィルタリングします。
11. 特定の列のみを反復処理することは可能ですか?
12. はい、次を使用して特定の列にアクセスすることで、特定の列を反復処理できます。 df[column_name] あなたのループ内で。
13. 各行に関数を適用するにはどうすればよいですか?
14. 使用 apply() 軸パラメータを 1 に設定したメソッド。
15. を使用するとパフォーマンスにどのような影響がありますか iterrows()?
16. iterrows() に比べて遅いです itertuples() パフォーマンスよりも Series オブジェクトの読みやすさが必要な場合に使用する必要があります。

DataFrame 行の反復に関する最終的な考え方

Pandas DataFrame の行を反復するさまざまな方法をマスターすると、データ操作タスクの柔軟性と効率が向上します。あなたが選ぶかどうか iterrows() 読みやすさのために、 itertuples() パフォーマンスのため、または apply() カスタム関数のメソッドを使用する場合、これらのテクニックを理解すると、大規模なデータセットを効果的に処理する能力が向上します。これらの方法を試して、特定の要件とワークフローに最適なものを決定してください。