Iterering over rader i en Pandas DataFrame i Python

Bruke iterrows() til å iterere over rader i en Pandas DataFrame

Python med Pandas bibliotek

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

Iterering med itertuples() for bedre ytelse

Python med Pandas bibliotek

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

Tilgang til rader med DataFrame apply() Method

Python med Pandas bibliotek

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

Bruke DataFrame.iterrows() og Enumerate

Python med Pandas bibliotek

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

Vanlige spørsmål om iterering over rader i pandaer

1. Hva er den mest effektive måten å iterere over DataFrame-rader?
2. De itertuples() metoden er generelt den mest effektive for å iterere over rader fordi den unngår overhead ved å lage serieobjekter for hver rad.
3. Hvordan kan jeg endre DataFrame-verdier mens jeg itererer?
4. Du kan bruke loc eller iloc i løkken for å endre DataFrame-verdier direkte.
5. Hva er forskjellen mellom iterrows() og itertuples()?
6. iterrows() returnerer hver rad som en serie, mens itertuples() returnerer hver rad som en namedtuple, som er raskere og mer minneeffektiv.
7. Kan jeg bruke listeforståelse med DataFrame-rader?
8. Ja, listeforståelser kan brukes for mer kompakte og effektive datatransformasjoner.
9. Hvordan filtrerer jeg rader før iterasjon?
10. Bruke query() metode eller boolsk indeksering for å filtrere rader basert på forhold.
11. Er det mulig å iterere kun over spesifikke kolonner?
12. Ja, du kan iterere over spesifikke kolonner ved å få tilgang til dem ved å bruke df[column_name] innenfor loopen din.
13. Hvordan bruker jeg en funksjon på hver rad?
14. Bruke apply() metode med akseparameteren satt til 1.
15. Hva er ytelsesimplikasjonene ved bruk iterrows()?
16. iterrows() er tregere sammenlignet med itertuples() og bør brukes når lesbarheten til serieobjekter er nødvendig fremfor ytelse.

Siste tanker om DataFrame Row Iteration

Å mestre de forskjellige metodene for å iterere over rader i en Pandas DataFrame gir større fleksibilitet og effektivitet i datamanipulasjonsoppgaver. Enten du velger iterrows() for lesbarhet, itertuples() for ytelse, eller apply() metode for tilpassede funksjoner, vil forståelsen av disse teknikkene forbedre din evne til å håndtere store datasett effektivt. Eksperimenter med disse metodene for å finne ut hvilke som best passer dine spesifikke krav og arbeidsflyter.