Video: Wie kann ich einen Pandas DataFrame durchlaufen?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Pandas hat iterrows() Funktion, die Ihnen helfen wird durchschleifen jede Reihe von a Datenrahmen . Pandas ' iterrows() gibt ein. zurück Iterator enthält den Index jeder Zeile und die Daten in jeder Zeile als a Serie . Da iterrows() zurückgibt Iterator , können wir die nächste Funktion verwenden, um den Inhalt der Iterator.
Wie iteriere ich in dieser Hinsicht Spalten in Pandas?
DataFrame.iteritems() Es ergibt ein Iterator was verwendet werden kann iterieren über all die Säulen eines Datenrahmens. Für jeden Säule im Dataframe gibt es ein. zurück Iterator zum Tupel, das die enthält Säule Name und Säule Inhalt als Serie. Da waren 3 Säulen also wurden 3 Tupel währenddessen zurückgegeben Wiederholung.
Was ist die Rückgabe von Iterrows? iterrows () ist ein Generator, der über die Zeilen des Datenrahmens iteriert und kehrt zurück den Index jeder Zeile, zusätzlich zu einem Objekt, das die Zeile selbst enthält.
Einfach so, sind Pandas schneller als für Schleife?
1 Antwort. Das ist mein Verständnis. anwenden ist nicht allgemein schneller als Iteration über die Achse. Ich glaube, unter der Haube ist es nur ein Schleife über der Achse, außer dass Sie in diesem Fall jedes Mal den Overhead eines Funktionsaufrufs verursachen.
Wie kann ich in Pandas über Zeilen und Spalten iterieren?
Um zu über Zeilen iterieren , wenden wir eine Funktion itertuples() an diese Funktion gibt ein Tupel für jedes zurück Reihe im DataFrame. Das erste Element des Tupels ist das Reihen entsprechenden Indexwert, während die restlichen Werte die Reihe Werte.
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