Was sind die effizienten Möglichkeiten, über Pandas DataFrame-Zeilen zu iterieren?

Effiziente DataFrame-Zeileniteration in Pandas

Das Iterieren über DataFrame-Zeilen ist eine häufige Aufgabe in der Datenanalyse. In diesem Artikel werden zwei Methoden untersucht: DataFrame.T.iteritems() und DataFrame.iterrows(), die eine klare Erklärung des Zeilenobjekts und seiner Verwendung liefern.

Zeilenobjekt

Das von DataFrame.iterrows() zurückgegebene Zeilenobjekt ist eine Serie, die eine einzelne Zeile des DataFrame darstellt. Es bietet Zugriff auf einzelne Zellwerte nach Spaltennamen:

for index, row in df.iterrows():
    print(row['c1'], row['c2'])

Beispiel

Betrachten Sie den folgenden DataFrame:

c1	c2
10	100
11	110
12	120

Iterieren über Zeilen, die die obige Methode verwenden, würden die folgende Ausgabe erzeugen:

10 100
11 110
12 120

Leistung Überlegungen

Es ist wichtig zu beachten, dass die Iteration über DataFrame-Zeilen rechenintensiv sein kann. In der Dokumentation wird empfohlen, wann immer möglich vektorisierte Operationen oder die Funktion apply() zu verwenden, um Leistungsengpässe zu vermeiden.

Alternativen zu Iterrows

Für erweiterte Operationen können Sie Folgendes in Betracht ziehen Alternativen zu iter*-Funktionen:

• Vektorisierte Operationen mit integrierten Methoden oder NumPy Funktionen
• Funktionsanwendung mit apply()
• Cython oder Numba für verbesserte Leistung

Indem Sie verstehen, wie mit dem Zeilenobjekt gearbeitet wird und die Auswirkungen auf die Leistung berücksichtigen, können Sie kann effektiv über DataFrame-Zeilen iterieren, um verschiedene Datenanalyseaufgaben auszuführen.

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