Python で Pandas DataFrame の行を反復処理する

Pandas の行反復を理解する

Python でデータを操作する場合、Pandas ライブラリはデータの操作と分析のための強力なツールを提供します。一般的なタスクの 1 つは、DataFrame の行を反復処理して、列名によって個々の要素にアクセスして処理することです。このガイドは、これを簡単に実行する方法を理解するのに役立ちます。

実際の例と説明を含め、Pandas DataFrame での行反復のさまざまな方法を検討します。最後には、これらのメソッドを自分のプロジェクトで効果的に利用する方法を明確に理解できるようになります。

指示	説明
iterrows()	DataFrame 内の各行のインデックスと行データを生成するイテレータを生成します。
itertuples()	DataFrame 行の名前付きタプルを生成するイテレータを返し、行の反復を高速化します。
apply()	DataFrame の指定された軸 (行または列) に沿って関数を適用します。
axis	apply() 関数のパラメータ。軸を指定します。列は 0、行は 1 です。
enumerate()	反復可能にカウンターを追加します。反復時にインデックスを取得するのに役立ちます。
f-string	中括弧 {} を使用して文字列リテラル内に式を埋め込むための Python の書式設定構文。

Pandas を使用した行の反復: メソッドの説明

提供されているスクリプトは、Pandas DataFrame 内の行を反復処理するためのさまざまな方法を示しています。最初の方法では、 この関数は、各行のインデックスと行データを生成するイテレータを生成します。このメソッドを使用すると、列名によって行要素にアクセスできるため、特定の値を簡単に出力または操作できます。 2 番目の方法では、 は似ていますが、行ごとに名前付きタプルを返すことでパフォーマンスが向上します。このアプローチは、行ごとに Series オブジェクトを生成するオーバーヘッドを回避できるため高速であり、大規模なデータセットの場合に特に有益です。

示されているもう 1 つの方法は、 関数。DataFrame の指定された軸に沿って指定された関数を適用します。 axis パラメータを 1 に設定すると、関数が各行に適用されます。このメソッドは多用途であり、行単位の操作用のカスタム関数を定義できます。最後に、の使用 と 反復中に行インデックスを追跡する方法を提供します。これは、行番号を必要とするタスクや、DataFrame 内の位置が重要なより複雑な操作の場合に役立ちます。これらのメソッドを組み合わせることで、DataFrame 行を反復処理するためのさまざまなオプションが提供され、パフォーマンスと機能に基づいたさまざまなニーズに対応できます。

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 での行反復の追加メソッドの探索

のような一般的に使用される方法を超えて、 そして 、Pandas で DataFrame 行を反復処理するために利用できる手法は他にもあります。そのような方法の 1 つは、 インデクサー。の iloc インデクサーを使用すると、整数位置ベースのインデックス作成によって行と列にアクセスできるため、反復のための強力なツールになります。このメソッドは、特定の行または列を Series または名前付きタプルに変換せずに操作を実行する必要がある場合に特に便利です。ループと組み合わせて使うことで、 を使用すると、行要素に効率的にアクセスして操作できます。

別のアプローチには、 反復前に特定の条件に基づいて行をフィルタリングするメソッド。この方法では、SQL に似たクエリ構文を使用して、簡潔で読みやすいデータ フィルタリングが可能になります。 DataFrame をフィルタリングした後、前述の反復メソッドのいずれかを使用して、フィルタリングされた行を処理できます。さらに、Python のリスト内包表記を Pandas の操作と組み合わせて、より複雑なデータ変換や反復を行うことができます。これらの高度な技術により、特に大規模なデータセットや複雑なデータ操作タスクを扱う場合に、柔軟性と効率が向上します。

1. DataFrame 行を反復処理する最も効率的な方法は何ですか?
2. の 一般に、このメソッドは行ごとに Series オブジェクトを作成するオーバーヘッドを回避できるため、行を反復処理する場合に最も効率的です。
3. 反復中に DataFrame 値を変更するにはどうすればよいですか?
4. 使用できます または ループ内で DataFrame 値を直接変更します。
5. 違いは何ですか そして ?
6. 各行をシリーズとして返しますが、 各行を名前付きタプルとして返します。これにより、高速かつメモリ効率が向上します。
7. DataFrame 行でリスト内包表記を使用できますか?
8. はい、リスト内包表記を使用すると、よりコンパクトで効率的なデータ変換を行うことができます。
9. 反復前に行をフィルタリングするにはどうすればよいですか?
10. 使用 メソッドまたはブールインデックスを使用して、条件に基づいて行をフィルタリングします。
11. 特定の列のみを反復処理することは可能ですか?
12. はい、次を使用して特定の列にアクセスすることで、特定の列を反復処理できます。 あなたのループ内で。
13. 各行に関数を適用するにはどうすればよいですか?
14. 使用 軸パラメータを 1 に設定したメソッド。
15. を使用するとパフォーマンスにどのような影響がありますか ?
16. に比べて遅いです パフォーマンスよりも Series オブジェクトの読みやすさが必要な場合に使用する必要があります。

Pandas DataFrame の行を反復するさまざまな方法をマスターすると、データ操作タスクの柔軟性と効率が向上します。あなたが選ぶかどうか 読みやすさのために、 パフォーマンスのため、または カスタム関数のメソッドを使用する場合、これらのテクニックを理解すると、大規模なデータセットを効果的に処理する能力が向上します。これらの方法を試して、特定の要件とワークフローに最適なものを決定してください。