Iterando sobre linhas em um DataFrame Pandas em Python

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Iterando sobre linhas em um DataFrame Pandas em Python
Iterando sobre linhas em um DataFrame Pandas em Python
Louis Robert
Sexta-feira, 21 de junho de 2024 às 22:51:33

Compreendendo a iteração de linha em Pandas

Ao trabalhar com dados em Python, a biblioteca Pandas oferece ferramentas poderosas para manipulação e análise de dados. Uma tarefa comum é iterar nas linhas de um DataFrame para acessar e processar elementos individuais por nomes de colunas. Este guia o ajudará a entender como fazer isso com facilidade.

Exploraremos diferentes métodos para iteração de linhas em um DataFrame Pandas, incluindo exemplos práticos e explicações. Ao final, você terá uma compreensão clara de como utilizar esses métodos de maneira eficaz em seus próprios projetos.

Comando Descrição
iterrows() Gera um iterador que produz dados de índice e linha para cada linha no DataFrame.
itertuples() Retorna um iterador que produz tuplas nomeadas das linhas do DataFrame, fornecendo uma iteração de linha mais rápida.
apply() Aplica uma função ao longo de um eixo especificado (linhas ou colunas) do DataFrame.
axis Um parâmetro na função apply() para especificar o eixo, com 0 para colunas e 1 para linhas.
enumerate() Adiciona um contador a um iterável, útil para obter o índice durante a iteração.
f-string Uma sintaxe de formatação em Python para incorporar expressões dentro de literais de string usando chaves {}.

Iterando sobre linhas com Pandas: métodos explicados

Os scripts fornecidos demonstram diferentes métodos para iterar linhas em um Pandas DataFrame. O primeiro método usa o iterrows() função, que gera um iterador que produz dados de índice e linha para cada linha. Este método permite acessar elementos de linha por seus nomes de coluna, facilitando a impressão ou manipulação de valores específicos. O segundo método, usando itertuples(), é semelhante, mas oferece melhor desempenho retornando tuplas nomeadas para cada linha. Essa abordagem é mais rápida porque evita a sobrecarga de geração de um objeto Series para cada linha, o que é particularmente benéfico para grandes conjuntos de dados.

Outro método mostrado é o apply() função, que aplica uma função especificada ao longo de um determinado eixo do DataFrame. Ao definir o parâmetro do eixo como 1, a função é aplicada a cada linha. Este método é versátil, permitindo definir funções personalizadas para operações em linhas. Por último, o uso de enumerate() com iterrows() fornece uma maneira de acompanhar o índice de linha durante a iteração. Isto pode ser útil para tarefas que requerem o número da linha ou para operações mais complexas onde a posição no DataFrame é importante. Juntos, esses métodos oferecem uma gama de opções para iterar linhas do DataFrame, atendendo a diferentes necessidades com base no desempenho e na funcionalidade.

Usando iterrows() para iterar linhas em um DataFrame do Pandas

Biblioteca Python com 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

Iterando com itertuples() para melhor desempenho

Biblioteca Python com 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

Acessando linhas com o método dataFrame apply()

Biblioteca Python com 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

Usando DataFrame.iterrows() e Enumerar

Biblioteca Python com 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

Explorando métodos adicionais para iteração de linha em Pandas

Além dos métodos comumente usados, como iterrows() e itertuples(), existem outras técnicas disponíveis para iterar linhas do DataFrame no Pandas. Um desses métodos é usar o iloc indexador. O iloc O indexador permite acessar linhas e colunas por meio de indexação baseada em localização inteira, tornando-o uma ferramenta poderosa para iteração. Este método é particularmente útil quando você precisa realizar operações em linhas ou colunas específicas sem convertê-las em séries ou tuplas nomeadas. Usando um loop em combinação com iloc, você poderá acessar e manipular elementos de linha com eficiência.

Outra abordagem envolve o uso do DataFrame.query() método para filtrar linhas com base em condições específicas antes da iteração. Este método permite uma filtragem de dados concisa e legível usando uma sintaxe de consulta semelhante a SQL. Depois de filtrar o DataFrame, você poderá usar qualquer um dos métodos de iteração discutidos anteriormente para processar as linhas filtradas. Além disso, as compreensões de lista em Python podem ser combinadas com operações Pandas para transformações e iterações de dados mais complexas. Essas técnicas avançadas oferecem maior flexibilidade e eficiência, principalmente ao lidar com grandes conjuntos de dados ou tarefas complexas de manipulação de dados.

Perguntas comuns sobre iteração em linhas no Pandas

  1. Qual é a maneira mais eficiente de iterar nas linhas do DataFrame?
  2. O itertuples() O método geralmente é o mais eficiente para iterar linhas porque evita a sobrecarga de criação de objetos Series para cada linha.
  3. Como posso modificar os valores do DataFrame durante a iteração?
  4. Você pode usar loc ou iloc dentro do seu loop para modificar os valores do DataFrame diretamente.
  5. Qual é a diferença entre iterrows() e itertuples()?
  6. iterrows() retorna cada linha como uma série, enquanto itertuples() retorna cada linha como uma tupla nomeada, que é mais rápida e mais eficiente em termos de memória.
  7. Posso usar compreensões de lista com linhas do DataFrame?
  8. Sim, as compreensões de lista podem ser usadas para transformações de dados mais compactas e eficientes.
  9. Como filtrar linhas antes da iteração?
  10. Use o query() método ou indexação booleana para filtrar linhas com base em condições.
  11. É possível iterar apenas em colunas específicas?
  12. Sim, você pode iterar em colunas específicas acessando-as usando df[column_name] dentro do seu loop.
  13. Como aplico uma função a cada linha?
  14. Use o apply() método com o parâmetro do eixo definido como 1.
  15. Quais são as implicações de desempenho do uso iterrows()?
  16. iterrows() é mais lento em comparação com itertuples() e deve ser usado quando a legibilidade dos objetos Series é necessária em relação ao desempenho.

Considerações finais sobre a iteração de linha do DataFrame

Dominar os diferentes métodos de iteração de linhas em um Pandas DataFrame permite maior flexibilidade e eficiência nas tarefas de manipulação de dados. Quer você escolha iterrows() para legibilidade, itertuples() para desempenho, ou o apply() método para funções personalizadas, a compreensão dessas técnicas aumentará sua capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados de maneira eficaz. Experimente esses métodos para determinar qual melhor atende aos seus requisitos e fluxos de trabalho específicos.