Pandas DataFrame 行を反復処理する効率的な方法は何ですか?

Pandas での効率的な DataFrame 行の反復

DataFrame 行の反復は、データ分析における一般的なタスクです。この記事では、DataFrame.T.iteritems() と DataFrame.iterrows() の 2 つのメソッドについて説明し、行オブジェクトとその使用法を明確に説明します。

Row Object

DataFrame.iterrows() によって返される行オブジェクトは、DataFrame の単一行を表す Series です。列名による個々のセル値へのアクセスを提供します。

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

例

次の DataFrame を考えてみましょう。

c1	c2
10	100
11	110
12	120

上記のメソッドを使用した行では、次のものが生成されます。出力:

10 100
11 110
12 120

パフォーマンスに関する考慮事項

DataFrame 行の反復処理は計算負荷が高くなる可能性があることに注意することが重要です。ドキュメントでは、パフォーマンスのボトルネックを回避するために、可能な限りベクトル化された操作または apply() 関数を使用することを推奨しています。

Iterrows の代替手段

高度な操作の場合は、次の使用を検討できます。 iter* 関数の代替:

• 組み込みメソッドを使用したベクトル化演算、またはNumPy 関数
• apply() を使用した関数アプリケーション
• Cython または Numba によるパフォーマンスの向上

行オブジェクトの操作方法を理解し、パフォーマンスへの影響を考慮することで、 DataFrame 行を効果的に反復処理して、さまざまなデータ分析タスクを実行できます。

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