Iterácia cez riadky v dátovom rámci Pandas v Pythone

Použitie iterrows() na iteráciu riadkov v dátovom rámci Pandas

Python s knižnicou 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

Iterácia s iteruples() pre lepší výkon

Python s knižnicou 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

Prístup k riadkom pomocou metódy Apply() DataFrame

Python s knižnicou 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

Pomocou DataFrame.iterrows() a Enumerate

Python s knižnicou 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

Bežné otázky o opakovaní riadkov v Pandách

1. Aký je najefektívnejší spôsob iterácie cez riadky DataFrame?
2. The itertuples() metóda je vo všeobecnosti najefektívnejšia na iteráciu cez riadky, pretože sa vyhýba réžii vytvárania objektov série pre každý riadok.
3. Ako môžem upraviť hodnoty DataFrame počas iterácie?
4. Môžeš použiť loc alebo iloc vo vašej slučke a priamo upravovať hodnoty DataFrame.
5. Aký je rozdiel medzi iterrows() a itertuples()?
6. iterrows() vráti každý riadok ako rad, while itertuples() vráti každý riadok ako NamedTple, čo je rýchlejšie a pamäťovo efektívnejšie.
7. Môžem použiť porozumenie zoznamu s riadkami DataFrame?
8. Áno, porozumenie zoznamu možno použiť na kompaktnejšie a efektívnejšie transformácie údajov.
9. Ako môžem filtrovať riadky pred iteráciou?
10. Použi query() metóda alebo boolovské indexovanie na filtrovanie riadkov na základe podmienok.
11. Je možné iterovať iba cez konkrétne stĺpce?
12. Áno, konkrétne stĺpce môžete iterovať tak, že k nim pristúpite pomocou df[column_name] vo vašej slučke.
13. Ako použijem funkciu na každý riadok?
14. Použi apply() metóda s parametrom osi nastaveným na 1.
15. Aké sú dôsledky používania na výkon iterrows()?
16. iterrows() je pomalší v porovnaní s itertuples() a mal by sa používať, keď je potrebná čitateľnosť objektov série pred výkonom.

Záverečné myšlienky o iterácii riadkov DataFrame

Zvládnutie rôznych metód iterácie cez riadky v Pandas DataFrame umožňuje väčšiu flexibilitu a efektivitu pri úlohách manipulácie s údajmi. Či už si vyberiete iterrows() kvôli čitateľnosti, itertuples() za výkon, resp apply() pre vlastné funkcie, pochopenie týchto techník zlepší vašu schopnosť efektívne narábať s veľkými množinami údajov. Experimentujte s týmito metódami, aby ste zistili, ktorá najlepšie vyhovuje vašim špecifickým požiadavkám a pracovným postupom.