ازگر میں پانڈاس ڈیٹا فریم میں قطاروں پر تکرار کرنا

پانڈاس ڈیٹا فریم میں قطاروں پر اعادہ کرنے کے لیے iterrows() کا استعمال

پانڈاس لائبریری کے ساتھ ازگر

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

بہتر کارکردگی کے لیے itertuples() کے ساتھ تکرار کرنا

پانڈاس لائبریری کے ساتھ ازگر

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

DataFrame apply() طریقہ کے ساتھ قطاروں تک رسائی

پانڈاس لائبریری کے ساتھ ازگر

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

DataFrame.iterrows() اور شمار کرنا

پانڈاس لائبریری کے ساتھ ازگر

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

پانڈوں میں قطاروں پر تکرار کرنے کے بارے میں عام سوالات

1. ڈیٹا فریم قطاروں پر اعادہ کرنے کا سب سے موثر طریقہ کیا ہے؟
2. دی itertuples() طریقہ عام طور پر قطاروں پر تکرار کرنے کے لئے سب سے زیادہ موثر ہے کیونکہ یہ ہر قطار کے لئے سیریز آبجیکٹ بنانے کے اوور ہیڈ سے گریز کرتا ہے۔
3. اعادہ کرتے وقت میں ڈیٹا فریم کی اقدار میں کیسے ترمیم کرسکتا ہوں؟
4. آپ استعمال کر سکتے ہیں loc یا iloc ڈیٹا فریم کی اقدار کو براہ راست تبدیل کرنے کے لیے اپنے لوپ کے اندر۔
5. ان کے درمیان فرق کیا ھے iterrows() اور itertuples()?
6. iterrows() ہر قطار کو ایک سیریز کے طور پر لوٹاتا ہے، جبکہ itertuples() ہر قطار کو ایک نامی ٹوپل کے طور پر لوٹاتا ہے، جو تیز تر اور زیادہ میموری سے موثر ہے۔
7. کیا میں ڈیٹا فریم قطاروں کے ساتھ فہرست فہمی کا استعمال کر سکتا ہوں؟
8. جی ہاں، فہرست کی سمجھ کو زیادہ کمپیکٹ اور موثر ڈیٹا ٹرانسفارمیشن کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
9. میں تکرار سے پہلے قطاروں کو کیسے فلٹر کروں؟
10. کا استعمال کرتے ہیں query() شرائط کی بنیاد پر قطاروں کو فلٹر کرنے کا طریقہ یا بولین انڈیکسنگ۔
11. کیا صرف مخصوص کالموں پر اعادہ کرنا ممکن ہے؟
12. ہاں، آپ مخصوص کالموں کو استعمال کرکے ان تک رسائی حاصل کرکے اعادہ کرسکتے ہیں۔ df[column_name] آپ کے لوپ کے اندر.
13. میں ہر قطار میں فنکشن کا اطلاق کیسے کروں؟
14. کا استعمال کرتے ہیں apply() محور پیرامیٹر کے ساتھ طریقہ 1 پر سیٹ کیا گیا ہے۔
15. استعمال کرنے کے کارکردگی کے کیا مضمرات ہیں۔ iterrows()?
16. iterrows() کے مقابلے میں سست ہے۔ itertuples() اور اس وقت استعمال کیا جانا چاہئے جب کارکردگی کے مقابلے سیریز اشیاء کی پڑھنے کی اہلیت کی ضرورت ہو۔

ڈیٹا فریم قطار کی تکرار پر حتمی خیالات

پانڈاس ڈیٹا فریم میں قطاروں پر اعادہ کرنے کے مختلف طریقوں میں مہارت حاصل کرنا ڈیٹا میں ہیرا پھیری کے کاموں میں زیادہ لچک اور کارکردگی کی اجازت دیتا ہے۔ چاہے آپ انتخاب کریں۔ iterrows() پڑھنے کے قابل، itertuples() کارکردگی کے لیے، یا apply() اپنی مرضی کے مطابق افعال کے لیے طریقہ، ان تکنیکوں کو سمجھنا آپ کی بڑی ڈیٹاسیٹس کو مؤثر طریقے سے سنبھالنے کی صلاحیت کو بڑھا دے گا۔ ان طریقوں کے ساتھ تجربہ کریں اس بات کا تعین کرنے کے لیے کہ کون سا آپ کی مخصوص ضروریات اور ورک فلو کے مطابق ہے۔