Ridade itereerimine Panda DataFrame'is Pythonis

Pandade rea iteratsiooni mõistmine

Pythonis andmetega töötades pakub Pandase teek võimsaid tööriistu andmete töötlemiseks ja analüüsimiseks. Üks levinud ülesanne on DataFrame'i ridade itereerimine, et pääseda juurde üksikutele elementidele ja neid töödelda veerunimede järgi. See juhend aitab teil mõista, kuidas seda hõlpsalt teha.

Uurime Panda DataFrame'i ridade iteratsiooni erinevaid meetodeid, sealhulgas praktilisi näiteid ja selgitusi. Lõpuks on teil selge arusaam, kuidas neid meetodeid oma projektides tõhusalt kasutada.

Käsk	Kirjeldus
iterrows()	Loob iteraatori, mis annab DataFrame'i iga rea ​​kohta indeksi- ja reaandmed.
itertuples()	Tagastab iteraatori, mis annab DataFrame'i ridade nimetud korruseid, pakkudes kiiremat ridade iteratsiooni.
apply()	Rakendab funktsiooni piki DataFrame'i määratud telge (ridu või veerge).
axis	Funktsiooni apply() parameeter telje määramiseks, 0 veergude ja 1 ridade jaoks.
enumerate()	Lisab itereeritavale loendurile, mis on kasulik itereerimisel indeksi hankimiseks.
f-string	Vormindamissüntaks Pythonis avaldiste manustamiseks stringiliteraalidesse, kasutades lokkis sulgusid {}.

Ridade itereerimine pandadega: selgitatud meetodid

Pakutud skriptid näitavad erinevaid meetodeid Panda DataFrame'i ridade itereerimiseks. Esimene meetod kasutab funktsioon, mis genereerib iteraatori, mis annab iga rea ​​kohta indeksi- ja reaandmed. See meetod võimaldab teil pääseda juurde reaelementidele nende veerunimede järgi, muutes konkreetsete väärtuste printimise või manipuleerimise lihtsaks. Teine meetod, kasutades , on sarnane, kuid pakub paremat jõudlust, tagastades iga rea ​​jaoks namedtuples. See lähenemine on kiirem, kuna väldib iga rea ​​jaoks seeriaobjekti genereerimisega seotud lisakulusid, mis on eriti kasulik suurte andmekogumite puhul.

Teine näidatud meetod on funktsioon, mis rakendab määratud funktsiooni piki DataFrame'i antud telge. Seades telje parameetri väärtuseks 1, rakendatakse funktsioon igale reale. See meetod on mitmekülgne, võimaldades defineerida kohandatud funktsioone reapõhiste toimingute jaoks. Lõpuks kasutamine koos pakub võimalust iteratsiooni ajal reaindeksit jälgida. See võib olla kasulik ülesannete puhul, mis nõuavad reanumbrit, või keerukamate toimingute puhul, kus positsioon DataFrame'is on oluline. Üheskoos pakuvad need meetodid mitmesuguseid võimalusi DataFrame'i ridade itereerimiseks, rahuldades erinevaid vajadusi, mis põhinevad jõudlusel ja funktsionaalsusel.

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

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

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

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

Pandas ridade iteratsiooni täiendavate meetodite uurimine

Lisaks tavaliselt kasutatavatele meetoditele nagu ja , on Pandas DataFrame'i ridade itereerimiseks saadaval ka teisi tehnikaid. Üks selline meetod on kasutades indekseerija. The iloc indekseerija võimaldab teil pääseda juurde ridadele ja veergudele nende täisarvu asukohapõhise indekseerimise kaudu, muutes selle võimsaks iteratsioonitööriistaks. See meetod on eriti kasulik siis, kui peate sooritama toiminguid konkreetsete ridade või veergudega ilma neid seeriateks või nimetusteks teisendamata. Kasutades silmust koos , saate reaelementidele tõhusalt juurde pääseda ja nendega manipuleerida.

Teine lähenemisviis hõlmab meetod ridade filtreerimiseks konkreetsetel tingimustel enne iteratsiooni. See meetod võimaldab lühikest ja loetavat andmete filtreerimist, kasutades SQL-i sarnast päringu süntaksit. Pärast DataFrame'i filtreerimist saate filtreeritud ridade töötlemiseks kasutada mis tahes varem käsitletud iteratsioonimeetodit. Lisaks saab Pythoni loendimõistmisi kombineerida Panda operatsioonidega keerukamate andmete teisenduste ja iteratsioonide jaoks. Need täiustatud tehnikad pakuvad suuremat paindlikkust ja tõhusust, eriti kui tegemist on suurte andmekogumite või keerukate andmetega manipuleerimise ülesannetega.

1. Mis on kõige tõhusam viis DataFrame'i ridade itereerimiseks?
2. The meetod on üldiselt kõige tõhusam ridade itereerimiseks, kuna see väldib iga rea ​​jaoks seeriaobjektide loomise ülekoormust.
3. Kuidas saan itereerimise ajal DataFrame'i väärtusi muuta?
4. Sa võid kasutada või tsüklis, et muuta otse DataFrame'i väärtusi.
5. Mis on vahet ja ?
6. tagastab iga rea ​​seeriana, while tagastab iga rea ​​namedtuple'ina, mis on kiirem ja mälutõhusam.
7. Kas ma saan DataFrame'i ridadega kasutada loendi mõistmist?
8. Jah, loendi mõistmist saab kasutada kompaktsemaks ja tõhusamaks andmete teisendamiseks.
9. Kuidas filtreerida ridu enne iteratsiooni?
10. Kasuta meetodit või Boole'i ​​indekseerimist, et filtreerida ridu tingimuste alusel.
11. Kas on võimalik korrata ainult teatud veerge?
12. Jah, saate korrata teatud veerge, kasutades neile juurdepääsu teie silmuses.
13. Kuidas igale reale funktsiooni rakendada?
14. Kasuta meetod, mille teljeparameetriks on seatud 1.
15. Millised on kasutamise tagajärjed jõudlusele ?
16. on aeglasem võrreldes ja seda tuleks kasutada siis, kui seeriaobjektide loetavust on vaja jõudluse asemel.

Pandas DataFrame'i ridade üle itereerimise erinevate meetodite valdamine võimaldab andmetöötlustoimingutes suuremat paindlikkust ja tõhusust. Kas valite loetavuse huvides, soorituse jaoks või kohandatud funktsioonide meetodit, parandab nende tehnikate mõistmine teie võimet suuri andmekogumeid tõhusalt käsitleda. Katsetage neid meetodeid, et teha kindlaks, milline neist sobib kõige paremini teie konkreetsetele nõuetele ja töövoogudele.