Bagaimanakah Saya Boleh Mengulang Dengan Cekap Melalui Baris DataFrame Pandas?

Melintasi Baris Pandas DataFrame

Lelaran pada baris Pandas DataFrame biasanya ditemui semasa memanipulasi data jadual. Artikel ini meneroka dua kaedah untuk menyelesaikan tugas ini dan memberi penerangan tentang komposisi objek baris.

Menggunakan iterrows()

Panda menyediakan penjana DataFrame.iterrows yang cekap yang mengembalikan kedua-dua indeks dan baris sebagai Siri bagi setiap pemerhatian. Kaedah ini membenarkan akses terus kepada nilai lajur menggunakan indeks baris:

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'])

Coretan ini mengeluarkan:

10 100
11 110
12 120

Nota tentang Pertimbangan Prestasi

Semasa melelaran pada objek Pandas secara amnya merupakan pendekatan yang mudah, ia boleh menjadi perlahan berbanding dengan operasi bervektor. Untuk prestasi maksimum, pertimbangkan teknik alternatif seperti:

• Mengeksploitasi kaedah terbina dalam dan fungsi NumPy untuk pengiraan vektor.
• Menggunakan pengindeksan boolean untuk subset data yang cekap.
• Menggunakan apply() untuk operasi lelaran di mana pengubahsuaian langsung adalah perlu.
• Mengoptimumkan gelung kritikal prestasi menggunakan cython atau numba.

Kaedah Lelaran Tambahan

Selain iterrows(), Pandas menawarkan kaedah lelaran baris lain seperti sebagai:

• itertuples(): Mengembalikan tupel bernama untuk setiap baris.
• iterrows(ignore_index=True): Berulang kali baris, tidak termasuk indeks.
• itertuples(ignore_index=True): Serupa dengan itertuples(), tetapi tidak termasuk indeks.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengulang Dengan Cekap Melalui Baris DataFrame Pandas?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!