Mengulang Baris dalam Bingkai Data Pandas dalam Python

Menggunakan iterrows() untuk Mengulang Baris dalam Pandas DataFrame

Python dengan perpustakaan 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

Mengulang dengan itertuples() untuk Prestasi yang Lebih Baik

Python dengan perpustakaan 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

Mengakses Baris dengan Kaedah DataFrame apply()

Python dengan perpustakaan 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

Menggunakan DataFrame.iterrows() dan Enumerate

Python dengan perpustakaan 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

Soalan Lazim Mengenai Mengulang Baris dalam Panda

1. Apakah cara paling berkesan untuk mengulangi baris DataFrame?
2. The itertuples() kaedah secara amnya adalah yang paling cekap untuk mengulangi baris kerana ia mengelakkan overhed mencipta objek Siri untuk setiap baris.
3. Bagaimanakah saya boleh mengubah suai nilai DataFrame semasa lelaran?
4. Anda boleh gunakan loc atau iloc dalam gelung anda untuk mengubah suai nilai DataFrame secara langsung.
5. Apakah perbezaan antara iterrows() dan itertuples()?
6. iterrows() mengembalikan setiap baris sebagai Siri, manakala itertuples() mengembalikan setiap baris sebagai nametuple, yang lebih pantas dan lebih cekap memori.
7. Bolehkah saya menggunakan pemahaman senarai dengan baris DataFrame?
8. Ya, pemahaman senarai boleh digunakan untuk transformasi data yang lebih padat dan cekap.
9. Bagaimanakah saya menapis baris sebelum lelaran?
10. Menggunakan query() kaedah atau pengindeksan Boolean untuk menapis baris berdasarkan syarat.
11. Adakah mungkin untuk berulang pada lajur tertentu sahaja?
12. Ya, anda boleh mengulangi lajur tertentu dengan mengaksesnya menggunakan df[column_name] dalam gelung anda.
13. Bagaimanakah cara saya menggunakan fungsi pada setiap baris?
14. Menggunakan apply() kaedah dengan parameter paksi ditetapkan kepada 1.
15. Apakah implikasi prestasi penggunaan iterrows()?
16. iterrows() adalah lebih perlahan berbanding dengan itertuples() dan harus digunakan apabila kebolehbacaan objek Siri diperlukan berbanding prestasi.

Pemikiran Akhir tentang Lelaran Baris DataFrame

Menguasai kaedah berbeza untuk mengulang baris dalam Pandas DataFrame membolehkan lebih fleksibiliti dan kecekapan dalam tugas manipulasi data. Sama ada anda memilih iterrows() untuk kebolehbacaan, itertuples() untuk prestasi, atau apply() kaedah untuk fungsi tersuai, memahami teknik ini akan meningkatkan keupayaan anda untuk mengendalikan set data yang besar dengan berkesan. Percubaan dengan kaedah ini untuk menentukan yang paling sesuai dengan keperluan khusus dan aliran kerja anda.