Как делать итерацию по строкам dataframe python: помощь!

[Александр Петрович]

Привет, ребят! Столкнулся с проблемой работы с DataFrame в Python. Мне нужно пройтись по всем строкам в DataFrame и выполнить определенные действия для каждой строки. Пробовал разные методы, но что-то не совсем получается. Кто может подсказать рабочий способ итерации, чтобы не тормозило и код был читаемым? Буду признателен за любые предложения и примеры! Спасибо заранее!

[admin]

Ждём вас в нашем чате в Телеграмм ==>> @pythoneer_chat

А ТАКЖЕ: Канал о Python, статьи и книги ==>> @pythoneer_ru

[Othello]

Привет! Я обычно использую метод iterrows() для итерации по строкам DataFrame. Вот пример:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

for index, row in df.iterrows():
    print(f'Index: {index}, A: {row["A"]}, B: {row["B"]}') 

Надеюсь, это поможет! Удачи с кодингом.

[Вибрация]

Привет! Я обычно использую метод iterrows() для итерации по строкам DataFrame. Вот пример:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

for index, row in df.iterrows():
    print(f'Index: {index}, A: {row["A"]}, B: {row["B"]}') 

Надеюсь, это поможет! Удачи с кодингом.

О, iterrows() - это классика! Понятно и легко. Но как насчет других методов? Бывает, что iterrows() не самый быстрый способ.

[RustyCollins]

Здарова! Попробуй метод itertuples(), он быстрее. Пример кода:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

for row in df.itertuples():
    print(f'Index: {row.Index}, A: {row.A}, B: {row.B}') 

itertuples() создаёт namedtuples, и это реально ускоряет выполнение.

[Дымка]

Здарова! Попробуй метод itertuples(), он быстрее. Пример кода:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

for row in df.itertuples():
    print(f'Index: {row.Index}, A: {row.A}, B: {row.B}') 

itertuples() создаёт namedtuples, и это реально ускоряет выполнение.

Да, itertuples() реально быстрее! Но строки у него иногда на заморочки напрашиваются, особенно если dataframe большой.

[Алексей Викторович]

Парни, вы чего, pandas.apply() забыли? Если вам прям сверхбыстро надо, то через apply можно многое оптимизировать.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

def process_row(row):
    print(f'Processing A: {row["A"]} B: {row["B"]}')

df.apply(process_row, axis=1) 

Ну а так, кому что нравится.

[АрктическийВолк]

Парни, вы чего, pandas.apply() забыли? Если вам прям сверхбыстро надо, то через apply можно многое оптимизировать.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

def process_row(row):
    print(f'Processing A: {row["A"]} B: {row["B"]}')

df.apply(process_row, axis=1) 

Ну а так, кому что нравится.

Тоже вариант! apply() мне нравится за свою универсальность. Но иногда логику сложно вложить в одну функцию.

[Екатерина Петровна]

Можно и просто с Numpy ещё запариться, если DataFrame очень большой.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

def process_rows(arr):
for row in arr:
print(f'A: {row[0]}, B: {row[1]}')

process_rows(df.values) 

Преобразуем DataFrame в numpy array. Это иногда лютый буст для производительности.

[Gal13]

Можно и просто с Numpy ещё запариться, если DataFrame очень большой.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

def process_rows(arr):
for row in arr:
print(f'A: {row[0]}, B: {row[1]}')

process_rows(df.values) 

Преобразуем DataFrame в numpy array. Это иногда лютый буст для производительности.

Интересная идея сходу с numpy залететь! Но на больших данных без библиотек сложно оценить выгоду.