Ponavljanje vrstic v Pandas DataFrame v Pythonu

Razumevanje iteracije vrstic v Pandas

Pri delu s podatki v Pythonu knjižnica Pandas ponuja zmogljiva orodja za obdelavo in analizo podatkov. Ena pogosta naloga je ponavljanje po vrsticah DataFrame za dostop in obdelavo posameznih elementov po imenih stolpcev. Ta vodnik vam bo pomagal razumeti, kako to z lahkoto doseči.

Raziskali bomo različne metode za ponavljanje vrstic v Pandas DataFrame, vključno s praktičnimi primeri in razlagami. Na koncu boste imeli jasno razumevanje, kako te metode učinkovito uporabiti v svojih projektih.

Ukaz	Opis
iterrows()	Generira iterator, ki vrne podatke indeksa in vrstice za vsako vrstico v DataFrame.
itertuples()	Vrne iterator, ki daje imenovane dvojke vrstic DataFrame, kar zagotavlja hitrejšo ponovitev vrstic.
apply()	Uporabi funkcijo vzdolž določene osi (vrstic ali stolpcev) DataFrame.
axis	Parameter v funkciji apply() za določanje osi z 0 za stolpce in 1 za vrstice.
enumerate()	Ponovljivemu elementu doda števec, uporaben za pridobivanje indeksa pri ponavljanju.
f-string	Sintaksa oblikovanja v Pythonu za vdelavo izrazov v nizovne literale z uporabo zavitih oklepajev {}.

Ponavljanje vrstic s pandami: razložene metode

Ponujeni skripti prikazujejo različne metode za ponavljanje vrstic v Pandas DataFrame. Prva metoda uporablja funkcijo, ki ustvari iterator, ki vrne podatke indeksa in vrstice za vsako vrstico. Ta metoda vam omogoča dostop do elementov vrstic po njihovih imenih stolpcev, kar olajša tiskanje ali manipulacijo določenih vrednosti. Druga metoda, uporaba , je podoben, vendar ponuja boljšo zmogljivost z vrnitvijo imenovanih dvojk za vsako vrstico. Ta pristop je hitrejši, ker se izogne ​​dodatnim stroškom generiranja objekta serije za vsako vrstico, kar je še posebej koristno za velike nabore podatkov.

Druga prikazana metoda je funkcijo, ki uporabi določeno funkcijo vzdolž dane osi DataFrame. Z nastavitvijo parametra osi na 1 se funkcija uporabi za vsako vrstico. Ta metoda je vsestranska in vam omogoča definiranje funkcij po meri za operacije v vrsticah. Nazadnje, uporaba z ponuja način za sledenje indeksu vrstice med iteracijo. To je lahko uporabno za naloge, ki zahtevajo številko vrstice, ali za bolj zapletene operacije, pri katerih je pomemben položaj v DataFrame. Te metode skupaj ponujajo vrsto možnosti za ponavljanje vrstic DataFrame, ki ustrezajo različnim potrebam glede na zmogljivost in funkcionalnost.

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

Raziskovanje dodatnih metod za ponavljanje vrstic v Pandas

Poleg običajno uporabljenih metod, kot je in , so na voljo druge tehnike za ponavljanje vrstic DataFrame v Pandas. Ena od takih metod je uporaba indekser. The iloc indexer vam omogoča dostop do vrstic in stolpcev z njihovim indeksiranjem, ki temelji na lokaciji celega števila, zaradi česar je zmogljivo orodje za ponavljanje. Ta metoda je še posebej uporabna, ko morate izvajati operacije na določenih vrsticah ali stolpcih, ne da bi jih pretvorili v serije ali imenovane dvojke. Z uporabo zanke v kombinaciji z , lahko učinkovito dostopate do elementov vrstic in jih upravljate.

Drug pristop vključuje uporabo metoda za filtriranje vrstic na podlagi posebnih pogojev pred ponovitvijo. Ta metoda omogoča jedrnato in berljivo filtriranje podatkov z uporabo sintakse poizvedbe, podobne SQL. Po filtriranju DataFrame lahko nato uporabite katero koli metodo ponovitve, o kateri smo govorili prej, za obdelavo filtriranih vrstic. Poleg tega je mogoče razumevanje seznamov v Pythonu kombinirati z operacijami Pandas za bolj zapletene transformacije podatkov in iteracije. Te napredne tehnike ponujajo večjo prilagodljivost in učinkovitost, zlasti pri obravnavanju velikih naborov podatkov ali kompleksnih nalog manipulacije podatkov.

1. Kateri je najučinkovitejši način za ponavljanje vrstic DataFrame?
2. The metoda je na splošno najučinkovitejša za ponavljanje po vrsticah, ker se izogne ​​dodatnim stroškim ustvarjanja objektov serije za vsako vrstico.
3. Kako lahko spremenim vrednosti DataFrame med ponavljanjem?
4. Lahko uporabiš oz znotraj vaše zanke, da neposredno spremenite vrednosti DataFrame.
5. Kaj je razlika med in ?
6. vrne vsako vrstico kot niz, medtem ko vsako vrstico vrne kot imenovano dvojko, kar je hitrejše in pomnilniško učinkovitejše.
7. Ali lahko uporabim razumevanje seznama z vrsticami DataFrame?
8. Da, razumevanje seznamov je mogoče uporabiti za bolj kompaktne in učinkovite transformacije podatkov.
9. Kako filtriram vrstice pred ponovitvijo?
10. Uporabi metodo ali logično indeksiranje za filtriranje vrstic na podlagi pogojev.
11. Ali je mogoče ponavljati samo določene stolpce?
12. Da, določene stolpce lahko ponavljate tako, da do njih dostopate z uporabo znotraj vaše zanke.
13. Kako uporabim funkcijo za vsako vrstico?
14. Uporabi metoda s parametrom osi, nastavljenim na 1.
15. Kakšne so posledice uporabe ?
16. je počasnejši v primerjavi z in ga je treba uporabiti, ko je berljivost objektov serije potrebna pred zmogljivostjo.

Obvladovanje različnih metod ponavljanja vrstic v Pandas DataFrame omogoča večjo prilagodljivost in učinkovitost pri nalogah manipulacije podatkov. Ne glede na to, ali izberete za berljivost, za uspešnost ali za funkcije po meri, bo razumevanje teh tehnik izboljšalo vašo sposobnost učinkovitega ravnanja z velikimi nabori podatkov. Eksperimentirajte s temi metodami, da ugotovite, katera najbolj ustreza vašim posebnim zahtevam in potekom dela.