Iterarea peste rânduri într-un cadru de date Pandas în Python

Utilizarea iterrows() pentru a repeta peste rânduri într-un cadru de date Pandas

Biblioteca Python cu 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

Iterarea cu itertuples() pentru o performanță mai bună

Python cu biblioteca 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

Accesarea rândurilor cu metoda DataFrame apply().

Python cu biblioteca 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

Folosind DataFrame.iterows() și Enumerate

Biblioteca Python cu 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

Întrebări frecvente despre repetarea pe rânduri în Pandas

1. Care este cel mai eficient mod de a repeta peste rândurile DataFrame?
2. The itertuples() metoda este, în general, cea mai eficientă pentru iterarea pe rânduri, deoarece evită suprasarcina de creare a obiectelor Series pentru fiecare rând.
3. Cum pot modifica valorile DataFrame în timpul iterării?
4. Poți să folosești loc sau iloc în bucla dvs. pentru a modifica direct valorile DataFrame.
5. Care e diferenta dintre iterrows() și itertuples()?
6. iterrows() returnează fiecare rând ca o serie, în timp ce itertuples() returnează fiecare rând ca un namedtuple, care este mai rapid și mai eficient din punct de vedere al memoriei.
7. Pot folosi listele de înțelegere cu rânduri DataFrame?
8. Da, listele de înțelegere pot fi folosite pentru transformări de date mai compacte și mai eficiente.
9. Cum filtrez rândurile înainte de iterație?
10. Folosește query() metoda sau indexarea booleană pentru a filtra rândurile în funcție de condiții.
11. Este posibil să repetați numai anumite coloane?
12. Da, puteți itera pe anumite coloane, accesându-le folosind df[column_name] în bucla ta.
13. Cum aplic o funcție fiecărui rând?
14. Folosește apply() metoda cu parametrul axei setat la 1.
15. Care sunt implicațiile de performanță ale utilizării iterrows()?
16. iterrows() este mai lent comparativ cu itertuples() și ar trebui să fie utilizat atunci când este necesară lizibilitatea obiectelor din serie în detrimentul performanței.

Gânduri finale despre iterația rândurilor DataFrame

Stăpânirea diferitelor metode de iterare pe rânduri într-un Pandas DataFrame permite o mai mare flexibilitate și eficiență în sarcinile de manipulare a datelor. Fie că alegi iterrows() pentru lizibilitate, itertuples() pentru performanță, sau apply() pentru funcții personalizate, înțelegerea acestor tehnici vă va îmbunătăți capacitatea de a gestiona eficient seturi de date mari. Experimentați aceste metode pentru a determina care se potrivește cel mai bine cerințelor și fluxurilor dvs. de lucru specifice.