Pandas DataFrame 内の行を効率的に反復するにはどうすればよいですか?

Pandas DataFrame の行の反復

Pandas でデータを操作するときの一般的なタスクの 1 つは、DataFrame の行の反復です。これにより、各行の要素に個別にアクセスできるようになります。

iterrows() を使用して反復する方法

行を反復するための推奨方法は、DataFrame.iterrows() を使用することです。 ） 方法。このメソッドは、インデックスと行の両方をシリーズとして含む、各行のタプルを生成します。

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

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

これは次の出力を行います:

10 100
11 110
12 120

行オブジェクトの仕組み

行オブジェクトは、行のデータを表す Pandas シリーズです。その要素には、列名またはインデックスによってアクセスできます。

iterrows() の代替方法

行を反復処理するために使用できる代替メソッドがあります。

• DataFrame.itertuples() は代わりに名前付きタプルを生成します。シリーズの
• DataFrame.T.iteritems() は行ではなく列を反復処理します。

パフォーマンスに関する考慮事項

行の反復処理DataFrame 内では、計算コストが高くなる可能性があります。パフォーマンスが懸念される場合は、ベクトル化されたソリューションを使用するか、Cython または NumPy で内部ループを作成することを検討してください。

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