迭代 Pandas DataFrame 行的有效方法是什么？

Pandas 中高效的 DataFrame 行迭代

迭代 DataFrame 行是数据分析中的常见任务。本文探讨了两种方法：DataFrame.T.iteritems() 和 DataFrame.iterrows()，清晰地解释了 row 对象及其用法。

Row 对象

DataFrame.iterrows() 返回的 row 对象是一个代表 DataFrame 的单行的 Series。它通过列名称提供对各个单元格值的访问：

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

示例

考虑以下 DataFrame：

c1	c2
10	100
11	110
12	120

迭代使用上述方法的 rows 将产生以下结果输出：

10 100
11 110
12 120

性能注意事项

需要注意的是，迭代 DataFrame 行可能需要大量计算。文档建议尽可能使用向量化操作或 apply() 函数以避免性能瓶颈。

Iterrows 的替代品

对于高级操作，您可以考虑使用以下iter* 函数的替代品：

• 使用内置方法或 NumPy 进行向量化运算函数
• 使用 apply() 进行函数应用
• Cython 或 Numba 来提高性能

通过了解如何使用行对象并考虑性能影响，您可以可以有效地迭代 DataFrame 行以执行各种数据分析任务。

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