Rivien iterointi Pandas DataFramessa Pythonissa

Rivitoiston ymmärtäminen Pandasissa

Kun työskentelet tietojen kanssa Pythonissa, Pandas-kirjasto tarjoaa tehokkaita työkaluja tietojen käsittelyyn ja analysointiin. Yksi yleinen tehtävä on iteroida DataFramen rivejä yksittäisten elementtien käyttämiseksi ja käsittelemiseksi sarakkeiden nimien mukaan. Tämä opas auttaa sinua ymmärtämään, kuinka tämä onnistuu helposti.

Tutkimme erilaisia ​​menetelmiä riviiterointiin Pandas DataFrame -kehyksessä, mukaan lukien käytännön esimerkkejä ja selityksiä. Loppujen lopuksi sinulla on selkeä käsitys siitä, kuinka voit hyödyntää näitä menetelmiä tehokkaasti omissa projekteissasi.

Komento	Kuvaus
iterrows()	Luo iteraattorin, joka tuottaa indeksi- ja rivitiedot jokaiselle DataFramen riville.
itertuples()	Palauttaa iteraattorin, joka tuottaa DataFrame-rivien nimetyt kaksinkertaiset rivit, mikä mahdollistaa nopeamman rivien iteroinnin.
apply()	Käyttää funktiota DataFramen määritetyllä akselilla (riveillä tai sarakkeilla).
axis	Parametri apply()-funktiossa, joka määrittää akselin, jossa 0 sarakkeille ja 1 riveille.
enumerate()	Lisää iteroitavaan laskurin, joka on hyödyllinen indeksin saamiseksi iteroitaessa.
f-string	Pythonin muotoilusyntaksi, joka upottaa lausekkeet merkkijonoliteraaleihin käyttämällä aaltosulkuja {}.

Rivien iterointi pandoilla: selitetyt menetelmät

Toimitetut skriptit osoittavat erilaisia ​​menetelmiä iteroida rivien yli Pandas DataFrame -kehyksessä. Ensimmäinen menetelmä käyttää funktio, joka luo iteraattorin, joka tuottaa indeksi- ja rivitiedot jokaiselle riville. Tämän menetelmän avulla voit käyttää rivielementtejä niiden sarakkeiden nimien perusteella, mikä tekee tiettyjen arvojen tulostamisesta tai muokkaamisesta helppoa. Toinen menetelmä, käyttämällä , on samanlainen, mutta tarjoaa paremman suorituskyvyn palauttamalla nimetyt rivit jokaiselle riville. Tämä lähestymistapa on nopeampi, koska se välttää sarjaobjektin luomisen jokaiselle riville, mikä on erityisen hyödyllistä suurille tietojoukoille.

Toinen esitetty menetelmä on funktio, joka soveltaa määritettyä funktiota DataFrame-kehyksen tietyllä akselilla. Asettamalla akseliparametrin arvoksi 1, toimintoa käytetään jokaiselle riville. Tämä menetelmä on monipuolinen, ja sen avulla voit määrittää mukautettuja toimintoja rivikohtaisia ​​toimintoja varten. Lopuksi käyttö kanssa tarjoaa tavan seurata riviindeksiä iteroinnin aikana. Tämä voi olla hyödyllistä tehtävissä, jotka vaativat rivinumeron, tai monimutkaisemmissa toimissa, joissa sijainnilla DataFramessa on merkitystä. Yhdessä nämä menetelmät tarjoavat joukon vaihtoehtoja iterointiin DataFrame-riveillä, mikä vastaa erilaisiin tarpeisiin suorituskyvyn ja toiminnallisuuden perusteella.

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-rivien iteroinnin lisämenetelmien tutkiminen

Yleisesti käytettyjen menetelmien lisäksi, kuten ja , Pandasin DataFrame-rivien iterointiin on saatavilla muita tekniikoita. Yksi tällainen menetelmä on käyttää indeksoija. The iloc indexerin avulla voit käyttää rivejä ja sarakkeita niiden kokonaislukusijaintiin perustuvan indeksoinnin avulla, mikä tekee siitä tehokkaan iterointityökalun. Tämä menetelmä on erityisen hyödyllinen, kun sinun on suoritettava toimintoja tietyille riveille tai sarakkeille muuntamatta niitä sarjoiksi tai nimityksiksi. Käyttämällä silmukkaa yhdessä kanssa , voit käyttää ja käsitellä rivielementtejä tehokkaasti.

Toinen lähestymistapa sisältää menetelmä suodattaa rivejä tiettyjen ehtojen perusteella ennen iterointia. Tämä menetelmä mahdollistaa tiiviin ja luettavan datan suodatuksen SQL:n kaltaisella kyselysyntaksilla. DataFramen suodattamisen jälkeen voit käyttää mitä tahansa aiemmin käsiteltyä iterointimenetelmää suodatettujen rivien käsittelyyn. Lisäksi Pythonin luetteloiden ymmärtäminen voidaan yhdistää Pandas-toimintoihin monimutkaisempia datamuunnoksia ja iteraatioita varten. Nämä edistyneet tekniikat tarjoavat enemmän joustavuutta ja tehokkuutta, etenkin kun käsitellään suuria tietojoukkoja tai monimutkaisia ​​tietojenkäsittelytehtäviä.

1. Mikä on tehokkain tapa iteroida DataFrame-riveillä?
2. The menetelmä on yleensä tehokkain iteroitaessa rivien yli, koska se välttää sarjaobjektien luomisen jokaiselle riville.
3. Kuinka voin muokata DataFrame-arvoja iteroinnin aikana?
4. Voit käyttää tai silmukassasi muokataksesi DataFrame-arvoja suoraan.
5. Mitä eroa on ja ?
6. palauttaa jokaisen rivin sarjana, while palauttaa jokaisen rivin namedtuplena, joka on nopeampi ja muistitehokkaampi.
7. Voinko käyttää luettelon ymmärtämistä DataFrame-rivien kanssa?
8. Kyllä, luettelon ymmärtämistä voidaan käyttää kompaktimpiin ja tehokkaampiin datamuunnoksiin.
9. Kuinka suodatan rivit ennen iterointia?
10. Käytä menetelmää tai Boolen indeksointia rivien suodattamiseksi ehtojen perusteella.
11. Onko mahdollista iteroida vain tietyissä sarakkeissa?
12. Kyllä, voit iteroida tiettyjä sarakkeita käyttämällä niitä käyttämällä silmukassasi.
13. Kuinka käytän funktiota jokaiselle riville?
14. Käytä menetelmä akseliparametrin ollessa 1.
15. Mitkä ovat käytön vaikutukset suorituskykyyn ?
16. on hitaampi verrattuna ja sitä tulee käyttää, kun sarja-objektien luettavuutta tarvitaan suorituskyvyn sijaan.

Pandas DataFramen rivien yli iteroinnin eri menetelmien hallitseminen mahdollistaa suuremman joustavuuden ja tehokkuuden tietojenkäsittelytehtävissä. Valitsetpa sitten luettavuuden vuoksi, suorituskykyä varten tai mukautettujen toimintojen menetelmää, näiden tekniikoiden ymmärtäminen parantaa kykyäsi käsitellä suuria tietojoukkoja tehokkaasti. Kokeile näitä menetelmiä selvittääksesi, mikä sopii parhaiten erityisvaatimuksiisi ja työnkulkuihisi.