Pandas DataFrame の行を反復処理するにはどうすればよいですか?

Pandas DataFrame の行の反復

Pandas では、 iterrows() メソッドは DataFrame の行を反復する便利な方法を提供します。 。このメソッドは行ごとにタプルを生成します。最初の要素は行インデックスで、2 番目の要素は行の値を含む Pandas シリーズです。

次の DataFrame について考えます:

   c1   c2
0  10  100
1  11  110
2  12  120

iterrows() を使用して行を反復処理するには、次の構文を使用します。

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

Thisコードは、各行の「c1」列と「c2」列の値を出力します。

10 100
11 110
12 120

Row オブジェクトについて

iterrows( によって返される行オブジェクト) ) は、DataFrame の単一行を表す Pandas シリーズです。列名、インデックス、ラベルによって行の値にアクセスできます。例:

print(row)  # prints the entire row as a Series
print(row['c1'])  # prints the value of the 'c1' column
print(row.index)  # prints the row's index
print(row.name)  # prints the row's label

パフォーマンスに関する考慮事項

パンダ オブジェクトの反復処理は、特に大規模なデータセットの場合、遅くなる可能性があります。パフォーマンスが重要な場合は、代わりにベクトル化された操作を使用するか、関数を DataFrame に適用することを検討してください。ただし、 iterrows() は、ベクトル化できない反復操作を実行するための便利なツールであることに変わりはありません。

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