Wie kann ich über Zeilen in einem Pandas-DataFrame iterieren?

Iterieren über Zeilen in Pandas DataFrame

In Pandas bietet die Methode iterrows() eine praktische Möglichkeit, über die Zeilen eines DataFrame zu iterieren . Diese Methode generiert ein Tupel für jede Zeile, wobei das erste Element der Zeilenindex und das zweite Element eine Pandas-Reihe ist, die die Werte der Zeile enthält.

Beachten Sie den folgenden DataFrame:

   c1   c2
0  10  100
1  11  110
2  12  120

Um mit iterrows() über die Zeilen zu iterieren, verwenden Sie die folgende Syntax:

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

Dieser Code gibt die Werte aus Spalten „c1“ und „c2“ für jede Zeile:

10 100
11 110
12 120

Das Zeilenobjekt verstehen

Das von iterrows() zurückgegebene Zeilenobjekt ist eine Pandas-Serie, die stellt eine einzelne Zeile des DataFrame dar. Es bietet Zugriff auf die Werte der Zeile nach Spaltenname, Index und Beschriftung. Zum Beispiel:

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

Leistungsüberlegungen

Das Iterieren über Pandas-Objekte kann langsam sein, insbesondere bei großen Datensätzen. Wenn die Leistung von entscheidender Bedeutung ist, sollten Sie stattdessen die Verwendung vektorisierter Operationen oder die Anwendung von Funktionen auf den DataFrame in Betracht ziehen. Allerdings bleibt iterrows() ein nützliches Werkzeug zur Durchführung iterativer Operationen, die nicht vektorisiert werden können.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich über Zeilen in einem Pandas-DataFrame iterieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!