Итерација преко редова у Пандас ДатаФраме-у у Питхон-у

Коришћење итерровс() за понављање редова у Пандас ДатаФраме-у

Питхон са Пандас библиотеком

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

Итерација са итертуплес() за боље перформансе

Питхон са Пандас библиотеком

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

Приступ редовима помоћу методе ДатаФраме аппли().

Питхон са Пандас библиотеком

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

Коришћење ДатаФраме.итерровс() и Енумерате

Питхон са Пандас библиотеком

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

Уобичајена питања о понављању редова у Пандас

1. Који је најефикаснији начин за понављање редова ДатаФраме-а?
2. Тхе itertuples() Метода је генерално најефикаснија за понављање редова јер избегава додатне трошкове креирања објеката серије за сваки ред.
3. Како могу да изменим вредности ДатаФраме-а током понављања?
4. Можете користити loc или iloc унутар ваше петље да директно измените вредности ДатаФраме-а.
5. Која је разлика између iterrows() и itertuples()?
6. iterrows() враћа сваки ред као низ, док itertuples() враћа сваки ред као именовану скупу, што је брже и ефикасније за меморију.
7. Могу ли да користим разумевања листе са редовима ДатаФраме-а?
8. Да, разумевања листе се могу користити за компактније и ефикасније трансформације података.
9. Како да филтрирам редове пре итерације?
10. Користити query() метод или Булово индексирање за филтрирање редова на основу услова.
11. Да ли је могуће понављати само одређене колоне?
12. Да, можете итерирати одређене колоне тако што ћете им приступити помоћу df[column_name] унутар ваше петље.
13. Како да применим функцију на сваки ред?
14. Користити apply() метода са параметром оси постављеним на 1.
15. Које су импликације на перформансе коришћења iterrows()?
16. iterrows() је спорије у поређењу са itertuples() и требало би да се користи када је читљивост објеката серије потребна изнад перформанси.

Завршна размишљања о итерацији реда података оквира података

Овладавање различитим методама понављања редова у Пандас ДатаФраме-у омогућава већу флексибилност и ефикасност у задацима манипулације подацима. Било да бирате iterrows() за читљивост, itertuples() за перформансе, или apply() метода за прилагођене функције, разумевање ових техника ће побољшати вашу способност да ефикасно рукујете великим скуповима података. Експериментишите са овим методама да бисте утврдили који најбоље одговара вашим специфичним захтевима и токовима посла.