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在pandas中遍歷DataFrame行的實(shí)現(xiàn)方法

更新時間：2019年10月23日 11:56:15 作者：ls13552912394

這篇文章主要介紹了在pandas中遍歷DataFrame行的實(shí)現(xiàn)方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

有如下 Pandas DataFrame：

import pandas as pd
inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]
df = pd.DataFrame(inp)
print df

上面代碼輸出：

c1 c2
0 10 100
1 11 110
2 12 120

現(xiàn)在需要遍歷上面DataFrame的行。對于每一行，都希望能夠通過列名訪問對應(yīng)的元素(單元格中的值)。也就是說，需要類似如下的功能：

for row in df.rows:
 print row['c1'], row['c2']

Pandas 可以這樣做嗎？

我找到了similar question。但這并不能給我需要的答案，里面提到：

for date, row in df.T.iteritems():

要么

for row in df.iterrows():

但是我不明白row對象是什么，以及我如何使用它。

最佳解決方案

要以 Pandas 的方式迭代遍歷DataFrame的行，可以使用：

DataFrame.iterrows()

for index, row in df.iterrows():
 print row["c1"], row["c2"]

DataFrame.itertuples()

for row in df.itertuples(index=True, name='Pandas'):
 print getattr(row, "c1"), getattr(row, "c2")

itertuples()應(yīng)該比iterrows()快

但請注意，根據(jù)文檔(目前 Pandas 0.19.1)：

iterrows：數(shù)據(jù)的dtype可能不是按行匹配的，因?yàn)閕terrows返回一個系列的每一行，它不會保留行的dtypes(dtypes跨DataFrames列保留)*
iterrows：不要修改行

你不應(yīng)該修改你正在迭代的東西。這不能保證在所有情況下都能正常工作。根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，迭代器返回一個副本而不是一個視圖，寫入它將不起作用。

改用DataFrame.apply()：

new_df = df.apply(lambda x: x * 2)
itertuples：列名稱將被重命名為位置名稱，如果它們是無效的Python標(biāo)識符，重復(fù)或以下劃線開頭。對于大量的列(> 255)，返回常規(guī)元組。

第二種方案: apply

您也可以使用df.apply()遍歷行并訪問函數(shù)的多個列。

docs: DataFrame.apply()

def valuation_formula(x, y):
 return x * y * 0.5
 
df['price'] = df.apply(lambda row: valuation_formula(row['x'], row['y']), axis=1)

第三種方案：iloc

您可以使用df.iloc函數(shù)，如下所示：

for i in range(0, len(df)):
 print df.iloc[i]['c1'], df.iloc[i]['c2']

第四種方案：略麻煩，但是更高效，將DataFrame轉(zhuǎn)為List

您可以編寫自己的實(shí)現(xiàn)namedtuple的迭代器

from collections import namedtuple
 
def myiter(d, cols=None):
 if cols is None:
  v = d.values.tolist()
  cols = d.columns.values.tolist()
 else:
  j = [d.columns.get_loc(c) for c in cols]
  v = d.values[:, j].tolist()
 
 n = namedtuple('MyTuple', cols)
 
 for line in iter(v):
  yield n(*line)

這相當(dāng)于pd.DataFrame.itertuples，但是效率更高。

將自定義函數(shù)用于給定的DataFrame：

list(myiter(df))
 
[MyTuple(c1=10, c2=100), MyTuple(c1=11, c2=110), MyTuple(c1=12, c2=120)]

或與pd.DataFrame.itertuples：

list(df.itertuples(index=False))
 
[Pandas(c1=10, c2=100), Pandas(c1=11, c2=110), Pandas(c1=12, c2=120)]

全面的測試

我們測試了所有可用列：

def iterfullA(d):
 return list(myiter(d))
 
def iterfullB(d):
 return list(d.itertuples(index=False))
 
def itersubA(d):
 return list(myiter(d, ['col3', 'col4', 'col5', 'col6', 'col7']))
 
def itersubB(d):
 return list(d[['col3', 'col4', 'col5', 'col6', 'col7']].itertuples(index=False))
 
res = pd.DataFrame(
 index=[10, 30, 100, 300, 1000, 3000, 10000, 30000],
 columns='iterfullA iterfullB itersubA itersubB'.split(),
 dtype=float
)
 
for i in res.index:
 d = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(i, 10))).add_prefix('col')
 for j in res.columns:
  stmt = '{}(d)'.format(j)
  setp = 'from __main__ import d, {}'.format(j)
  res.at[i, j] = timeit(stmt, setp, number=100)
 
res.groupby(res.columns.str[4:-1], axis=1).plot(loglog=True);