如何有效地迭代 Pandas DataFrame 中的行？

迭代 Pandas DataFrame 中的行

迭代 Pandas DataFrame 中的行可讓您存取各個行及其元素。為了實現這一點，Pandas 提供了兩種常用的方法：DataFrame.iterrows 和 DataFrame.T.iteritems()。

DataFrame.iterrows:

DataFrame.iterrows 是一個生成器，產生行的索引和表示為 Pandas Series 的行本身。以下程式碼片段示範了其用法：

import pandas as pd
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

DataFrame.T.iteritems():

DataFrame.T.iteritems() 迭代DataFrame 的欄位。使用 .T 和 .iteritems() 轉置 DataFrame 會產生列名和行作為 Series。請注意，這種方法通常比iterrows 效率低：

for column_name, row in df.T.iteritems():
    print(column_name, row['c1'], row['c2'])

這將輸出：

c1 10 11 12
c2 100 110 120

效能注意事項：

迭代pandas 物件通常比向量化操作或使用apply() 方法的函數應用程式慢。如果效能至關重要，請考慮使用 cython 或 numba 來增強迭代操作的效能。

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