Iteracja po wierszach w ramce danych Pandas w Pythonie

Używanie iterrows() do iteracji po wierszach w ramce danych Pandas

Python z biblioteką 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

Iterowanie za pomocą itertuples() w celu uzyskania lepszej wydajności

Python z biblioteką 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

Dostęp do wierszy za pomocą metody Apply() DataFrame

Python z biblioteką 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

Korzystanie z DataFrame.iterrows() i Enumerate

Python z biblioteką 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

Często zadawane pytania dotyczące iteracji po wierszach w Pandach

1. Jaki jest najskuteczniejszy sposób iteracji po wierszach DataFrame?
2. The itertuples() metoda jest na ogół najbardziej wydajna w przypadku iteracji po wierszach, ponieważ pozwala uniknąć narzutu związanego z tworzeniem obiektów Series dla każdego wiersza.
3. Jak mogę modyfikować wartości DataFrame podczas iteracji?
4. Możesz użyć loc Lub iloc w pętli, aby bezpośrednio modyfikować wartości DataFrame.
5. Jaka jest różnica pomiędzy iterrows() I itertuples()?
6. iterrows() zwraca każdy wiersz jako serię, podczas gdy itertuples() zwraca każdy wiersz jako nazwaną krotkę, co jest szybsze i bardziej wydajne pod względem pamięci.
7. Czy mogę używać wyrażeń listowych z wierszami DataFrame?
8. Tak, w celu bardziej zwartych i wydajnych transformacji danych można używać wyrażeń listowych.
9. Jak filtrować wiersze przed iteracją?
10. Użyj query() metoda lub indeksowanie logiczne w celu filtrowania wierszy na podstawie warunków.
11. Czy można iterować tylko po określonych kolumnach?
12. Tak, możesz iterować po określonych kolumnach, uzyskując do nich dostęp za pomocą df[column_name] w Twojej pętli.
13. Jak zastosować funkcję do każdego wiersza?
14. Użyj apply() metoda z parametrem osi ustawionym na 1.
15. Jakie są konsekwencje wydajnościowe użycia iterrows()?
16. iterrows() jest wolniejszy w porównaniu do itertuples() i należy go używać, gdy czytelność obiektów Series jest wymagana ponad wydajność.

Końcowe przemyślenia na temat iteracji wierszy DataFrame

Opanowanie różnych metod iteracji po wierszach w Pandas DataFrame pozwala na większą elastyczność i wydajność w zadaniach manipulacji danymi. Niezależnie od tego, czy wybierzesz iterrows() dla czytelności, itertuples() dla wydajności lub apply() dla funkcji niestandardowych, zrozumienie tych technik zwiększy Twoją zdolność do efektywnej obsługi dużych zbiorów danych. Poeksperymentuj z tymi metodami, aby określić, która z nich najlepiej odpowiada Twoim konkretnym wymaganiom i przepływom pracy.