Comment parcourir un DataFrame Pandas ?
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Vidéo: Comment parcourir un DataFrame Pandas ?

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Vidéo: 7.7 pandas: le type DataFrame 2024, Novembre
Anonim

Pandas a la fonction iterrows() qui vous aidera boucle à travers chaque rangée d'un trame de données . Pandas ' iterrows() renvoie un itérateur contenant l'index de chaque ligne et les données de chaque ligne en tant que Séries . Puisque iterrows() renvoie itérateur , nous pouvons utiliser la fonction suivante pour voir le contenu du itérateur.

À cet égard, comment itérer des colonnes dans les pandas ?

DataFrame.iteritems() Il donne un itérateur qui peut être utilisé pour répéter sur tout le Colonnes d'une trame de données. Pour chaque colonne dans le Dataframe, il renvoie un itérateur au tuple contenant le colonne nom et colonne contenu en série. Comme il y avait 3 Colonnes donc 3 tuples ont été retournés pendant itération.

De même, quel est le retour d'Iterrows ? iterrows () est un générateur qui itère sur les lignes de la trame de données et Retour l'index de chaque ligne, en plus d'un objet contenant la ligne elle-même.

Simplement, les pandas s'appliquent-ils plus rapidement que la boucle for ?

1 réponse. C'est ce que je comprends. appliquer n'est généralement pas plus rapide que itération sur l'axe. Je crois que sous le capot c'est simplement un boucle sur l'axe, sauf que vous subissez la surcharge d'un appel de fonction à chaque fois dans ce cas.

Comment parcourir les lignes et les colonnes dans les pandas ?

Afin de itérer sur les lignes , nous appliquons une fonction itertuples() cette fonction renvoie un tuple pour chaque ligne dans le DataFrame. Le premier élément du tuple sera le Lignes valeur d'indice correspondante, tandis que les valeurs restantes sont les ligne valeurs.

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