Come posso scorrere un DataFrame Pandas?

2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49

panda ha la funzione iterrows() che ti aiuterà loop through ogni riga di a dataframe . panda ' iterrows() restituisce an iteratore contenente l'indice di ogni riga e i dati in ogni riga come a Serie . Poiché iterrows() restituisce iteratore , possiamo usare la funzione successiva per vedere il contenuto del iteratore.

A questo proposito, come faccio a iterare le colonne nei panda?

DataFrame.iteritems() Restituisce un iteratore che può essere usato per iterare su tutte le colonne di un dataframe. Per ciascuno colonna nel Dataframe restituisce an iteratore alla tupla contenente il colonna nome e colonna contenuti come serie. Come c'erano 3 colonne quindi 3 tuple sono state restituite durante iterazione.

Allo stesso modo, qual è il ritorno di Iterrows? iterrows () è un generatore che itera sulle righe del dataframe e ritorna l'indice di ogni riga, oltre a un oggetto contenente la riga stessa.

Semplicemente, i panda si applicano più velocemente del ciclo for?

1 risposta. È la mia comprensione che. applicare non è generalmente più veloce di iterazione sull'asse. Credo che sotto il cofano ci sia semplicemente un ciclo continuo sull'asse, tranne per il fatto che in questo caso si incorre ogni volta nell'overhead di una chiamata di funzione.

Come faccio a scorrere righe e colonne in panda?

In modo da iterare sulle righe , applichiamo una funzione iteruples() questa funzione restituisce una tupla per ciascuno riga nel DataFrame. Il primo elemento della tupla sarà il righe corrispondente valore dell'indice, mentre i restanti valori sono i riga valori.