Wie iteriere ich effizient über Zeilen in einem Pandas-DataFrame?

Iterieren über Zeilen in Pandas-DataFrames

Bei der Arbeit mit Daten in Pandas besteht eine häufige Aufgabe darin, über die Zeilen eines DataFrames zu iterieren. Dadurch können Sie einzeln auf die Elemente jeder Zeile zugreifen.

So iterieren Sie mit iterrows()

Die bevorzugte Methode zum Iterieren über Zeilen ist die Verwendung von DataFrame.iterrows( ) Methode. Diese Methode ergibt ein Tupel für jede Zeile, das sowohl den Index als auch die Zeile als Serie enthält.

df = pd.DataFrame({'c1': [10, 11, 12], 'c2': [100, 110, 120]})

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

Dies gibt Folgendes aus:

10 100
11 110
12 120

Funktionsweise des Zeilenobjekts

Das Zeilenobjekt ist eine Pandas-Serie, die die Daten der Zeile darstellt. Sie können über ihre Spaltennamen oder ihren Index auf die Elemente zugreifen.

Alternativen zu iterrows()

Es gibt alternative Methoden, mit denen Sie über Zeilen iterieren können. aber sie sind im Allgemeinen weniger effizient.

• DataFrame.itertuples() liefert ein benanntes Tupel anstelle eines Serie.
• DataFrame.T.iteritems() iteriert über Spalten statt über Zeilen.

Überlegungen zur Leistung

Iteriert über Zeilen in a DataFrame kann rechenintensiv sein. Wenn die Leistung ein Problem darstellt, sollten Sie vektorisierte Lösungen verwenden oder innere Schleifen mit Cython oder NumPy schreiben.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie iteriere ich effizient über Zeilen in einem Pandas-DataFrame?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!