如何有效地迭代 Pandas DataFrame 中的行？

迭代 Pandas DataFrame 中的行

在 Pandas 中處理資料時，一項常見任務是迭代 DataFrame 的行。這允許您單獨存取每一行的元素。

如何使用 iterrows() 進行迭代

迭代行的首選方法是使用 DataFrame.iterrows( ） 方法。此方法為每行產生一個元組，其中包含索引和作為系列的行。

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

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

這將輸出：

10 100
11 110
12 120

行物件的工作原理

行物件是表示行資料的 Pandas Series。您可以透過列名或索引來存取其元素。

iterrows() 的替代方法

您可以使用其他方法來迭代行，但它們通常效率較低。

• DataFrame.itertuples() 產生一個namedtuple 而不是系列。
• DataFrame.T.iteritems() 迭代列而不是行。

效能注意事項

迭代行DataFrame 的計算成本可能很高。如果效能是一個問題，請考慮使用向量化解決方案或使用 Cython 或 NumPy 編寫內部循環。

以上是如何有效地迭代 Pandas DataFrame 中的行？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！