Pandas DataFrame의 행을 효율적으로 반복하려면 어떻게 해야 합니까?

Pandas DataFrames의 행 반복

Pandas에서 데이터 작업을 할 때 일반적인 작업 중 하나는 DataFrame의 행을 반복하는 것입니다. 이를 통해 각 행의 요소에 개별적으로 액세스할 수 있습니다.

iterrows()를 사용하여 반복하는 방법

행을 반복하는 데 선호되는 방법은 DataFrame.iterrows( ) 방법. 이 방법은 인덱스와 행을 시리즈로 포함하는 각 행에 대한 튜플을 생성합니다.

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

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

이 결과는 다음과 같습니다.

10 100
11 110
12 120

행 개체 작동 방식

행 개체는 행의 데이터를 나타내는 Pandas 시리즈입니다. 열 이름이나 인덱스로 해당 요소에 액세스할 수 있습니다.

iterrows()의 대안

행을 반복하는 데 사용할 수 있는 대체 방법이 있습니다. 그러나 일반적으로 효율성이 떨어집니다.

• DataFrame.itertuples()는 대신 명명된 튜플을 생성합니다.
• DataFrame.T.iteritems()는 행 대신 열을 반복합니다.

성능 고려 사항

행 반복 DataFrame에서는 계산 비용이 많이 들 수 있습니다. 성능이 중요하다면 벡터화된 솔루션을 사용하거나 Cython 또는 NumPy를 사용하여 내부 루프를 작성하는 것을 고려해 보세요.

위 내용은 Pandas DataFrame의 행을 효율적으로 반복하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!