ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਾਂਡਾਸ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਵਿੱਚ ਕਤਾਰਾਂ ਉੱਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣਾ

ਪਾਂਡਾਸ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਵਿੱਚ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ iterrows() ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

ਪਾਂਡਾਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਾਲਾ ਪਾਈਥਨ

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

ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ itertuples() ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਉਣਾ

ਪਾਂਡਾਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਾਲਾ ਪਾਈਥਨ

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() ਵਿਧੀ ਨਾਲ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨਾ

ਪਾਂਡਾਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਾਲਾ ਪਾਈਥਨ

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() ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

ਪਾਂਡਾਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਾਲਾ ਪਾਈਥਨ

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

ਪਾਂਡਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਤਾਰਾਂ ਉੱਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਬਾਰੇ ਆਮ ਸਵਾਲ

1. DataFrame ਕਤਾਰਾਂ ਉੱਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ?
2. ਦ itertuples() ਵਿਧੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਹਰੇਕ ਕਤਾਰ ਲਈ ਸੀਰੀਜ਼ ਆਬਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਓਵਰਹੈੱਡ ਤੋਂ ਬਚਦੀ ਹੈ।
3. ਦੁਹਰਾਉਣ ਵੇਲੇ ਮੈਂ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੋਧ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
4. ਤੁਸੀਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ loc ਜਾਂ iloc ਡਾਟਾਫ੍ਰੇਮ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਸੋਧਣ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਲੂਪ ਦੇ ਅੰਦਰ।
5. ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਫਰਕ ਹੈ iterrows() ਅਤੇ itertuples()?
6. iterrows() ਹਰੇਕ ਕਤਾਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ itertuples() ਹਰੇਕ ਕਤਾਰ ਨੂੰ ਨਾਮ ਦੇ ਟੁਪਲ ਵਜੋਂ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਮੈਮੋਰੀ-ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ।
7. ਕੀ ਮੈਂ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਕਤਾਰਾਂ ਨਾਲ ਸੂਚੀ ਸਮਝ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
8. ਹਾਂ, ਸੂਚੀ ਦੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਡੇਟਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
9. ਮੈਂ ਦੁਹਰਾਓ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਫਿਲਟਰ ਕਰਾਂ?
10. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ query() ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਧੀ ਜਾਂ ਬੂਲੀਅਨ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ।
11. ਕੀ ਸਿਰਫ਼ ਖਾਸ ਕਾਲਮਾਂ 'ਤੇ ਹੀ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?
12. ਹਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਖਾਸ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਕੇ ਦੁਹਰਾ ਸਕਦੇ ਹੋ df[column_name] ਤੁਹਾਡੇ ਲੂਪ ਦੇ ਅੰਦਰ.
13. ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਾਂ?
14. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ apply() 1 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਧੁਰੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨਾਲ ਵਿਧੀ।
15. ਵਰਤਣ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕੀ ਹਨ iterrows()?
16. iterrows() ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਹੌਲੀ ਹੈ itertuples() ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਦੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਸੀਰੀਜ਼ ਆਬਜੈਕਟ ਦੀ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਡਾਟਾਫ੍ਰੇਮ ਕਤਾਰ ਦੁਹਰਾਓ 'ਤੇ ਅੰਤਿਮ ਵਿਚਾਰ

ਪੰਡਾਸ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਵਿੱਚ ਕਤਾਰਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਡੇਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਚੁਣਦੇ ਹੋ iterrows() ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਲਈ, itertuples() ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ, ਜਾਂ apply() ਕਸਟਮ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵਿਧੀ, ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਤੁਹਾਡੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ।