Iterera över rader i en Pandas DataFrame i Python

Temp mail SuperHeros
Iterera över rader i en Pandas DataFrame i Python
Iterera över rader i en Pandas DataFrame i Python
Louis Robert
Fredag 21 juni 2024 23:06:29

Förstå raditeration i pandor

När du arbetar med data i Python erbjuder Pandas-biblioteket kraftfulla verktyg för datamanipulation och analys. En vanlig uppgift är att iterera över raderna i en DataFrame för att komma åt och bearbeta enskilda element med kolumnnamn. Den här guiden hjälper dig att förstå hur du gör detta med lätthet.

Vi kommer att utforska olika metoder för raditeration i en Pandas DataFrame, inklusive praktiska exempel och förklaringar. I slutet kommer du att ha en tydlig förståelse för hur du kan använda dessa metoder effektivt i dina egna projekt.

Kommando Beskrivning
iterrows() Genererar en iterator som ger index- och raddata för varje rad i DataFrame.
itertuples() Returnerar en iterator som ger namndubblar av DataFrame-raderna, vilket ger snabbare raditeration.
apply() Tillämpar en funktion längs en angiven axel (rader eller kolumner) i DataFrame.
axis En parameter i funktionen applicera() för att specificera axeln, med 0 för kolumner och 1 för rader.
enumerate() Lägger till en räknare till en iterabel, användbar för att få indexet vid iteration.
f-string En formateringssyntax i Python för att bädda in uttryck i strängliteraler med hjälp av klammerparenteser {}.

Iterera över rader med pandor: Metoder förklarade

Skripten som tillhandahålls visar olika metoder för att iterera över rader i en Pandas DataFrame. Den första metoden använder iterrows() funktion, som genererar en iterator som ger index- och raddata för varje rad. Den här metoden låter dig komma åt radelement genom deras kolumnnamn, vilket gör det enkelt att skriva ut eller manipulera specifika värden. Den andra metoden, med hjälp av itertuples(), är liknande men ger bättre prestanda genom att returnera namndubbel för varje rad. Det här tillvägagångssättet är snabbare eftersom det undviker omkostnader för att generera ett serieobjekt för varje rad, vilket är särskilt fördelaktigt för stora datamängder.

En annan metod som visas är apply() funktion, som tillämpar en specificerad funktion längs en given axel i DataFrame. Genom att sätta axelparametern till 1 tillämpas funktionen på varje rad. Denna metod är mångsidig och låter dig definiera anpassade funktioner för radvisa operationer. Slutligen, användningen av enumerate() med iterrows() ger ett sätt att hålla reda på radindexet under iteration. Detta kan vara användbart för uppgifter som kräver radnumret eller för mer komplexa operationer där positionen i DataFrame har betydelse. Tillsammans erbjuder dessa metoder en rad alternativ för iterering över DataFrame-rader, för att tillgodose olika behov baserat på prestanda och funktionalitet.

Använda iterrows() för att iterera över rader i en Pandas DataFrame

Python med Pandas bibliotek

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

Iterera med itertuples() för bättre prestanda

Python med Pandas bibliotek

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

Åtkomst till rader med DataFrame tillämpa() Method

Python med Pandas bibliotek

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

Använder DataFrame.iterrows() och Enumerate

Python med Pandas bibliotek

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

Utforska ytterligare metoder för raditeration i pandor

Utöver de vanliga metoderna som iterrows() och itertuples(), det finns andra tekniker tillgängliga för att iterera över DataFrame-rader i Pandas. En sådan metod är att använda iloc indexerare. De iloc indexerare låter dig komma åt rader och kolumner genom deras heltalsplatsbaserade indexering, vilket gör det till ett kraftfullt verktyg för iteration. Den här metoden är särskilt användbar när du behöver utföra operationer på specifika rader eller kolumner utan att konvertera dem till serier eller namndubbel. Genom att använda en slinga i kombination med iloc, kan du komma åt och manipulera radelement effektivt.

Ett annat tillvägagångssätt innebär att använda DataFrame.query() metod för att filtrera rader baserat på specifika förhållanden före iteration. Denna metod möjliggör kortfattad och läsbar datafiltrering med hjälp av en SQL-liknande frågesyntax. Efter att ha filtrerat DataFrame kan du sedan använda någon av iterationsmetoderna som diskuterats tidigare för att bearbeta de filtrerade raderna. Dessutom kan listförståelser i Python kombineras med Pandas operationer för mer komplexa datatransformationer och iterationer. Dessa avancerade tekniker erbjuder större flexibilitet och effektivitet, särskilt när man hanterar stora datamängder eller komplexa datamanipuleringsuppgifter.

Vanliga frågor om att iterera över rader i pandor

  1. Vilket är det mest effektiva sättet att iterera över DataFrame-rader?
  2. De itertuples() Metoden är i allmänhet den mest effektiva för att iterera över rader eftersom den undviker omkostnader för att skapa serieobjekt för varje rad.
  3. Hur kan jag ändra DataFrame-värden medan jag itererar?
  4. Du kan använda loc eller iloc i din loop för att ändra DataFrame-värden direkt.
  5. Vad är skillnaden mellan iterrows() och itertuples()?
  6. iterrows() returnerar varje rad som en serie, medan itertuples() returnerar varje rad som en namedtuple, vilket är snabbare och mer minneseffektivt.
  7. Kan jag använda listförståelse med DataFrame-rader?
  8. Ja, listförståelser kan användas för mer kompakta och effektiva datatransformationer.
  9. Hur filtrerar jag rader före iteration?
  10. Använd query() metod eller boolesk indexering för att filtrera rader baserat på villkor.
  11. Är det möjligt att iterera över endast specifika kolumner?
  12. Ja, du kan iterera över specifika kolumner genom att komma åt dem med hjälp av df[column_name] inom din loop.
  13. Hur tillämpar jag en funktion på varje rad?
  14. Använd apply() metod med axelparametern inställd på 1.
  15. Vilka är prestandakonsekvenserna av att använda iterrows()?
  16. iterrows() är långsammare jämfört med itertuples() och bör användas när läsbarheten för serieobjekt krävs framför prestanda.

Slutliga tankar om DataFrame Row Iteration

Att bemästra de olika metoderna att iterera över rader i en Pandas DataFrame möjliggör större flexibilitet och effektivitet i datamanipuleringsuppgifter. Oavsett om du väljer iterrows() för läsbarhet, itertuples() för prestanda, eller apply() metod för anpassade funktioner, kommer att förstå dessa tekniker förbättra din förmåga att hantera stora datamängder effektivt. Experimentera med dessa metoder för att avgöra vilken som bäst passar dina specifika krav och arbetsflöden.