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如何利用itertuples對DataFrame進(jìn)行遍歷

 更新時間：2023年06月13日 10:54:21   作者：幸運(yùn)的Alina  
這篇文章主要介紹了如何利用itertuples對DataFrame進(jìn)行遍歷問題，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

用itertuples對DataFrame進(jìn)行遍歷

最近在做推薦系統(tǒng)實(shí)踐的時候需要生成物品同現(xiàn)矩陣和用戶物品矩陣，發(fā)現(xiàn)了對DataFrame對象進(jìn)行遍歷很方便的函數(shù)itertuples

與此相關(guān)的有如下:

  • iterrows() : 將DataFrame迭代成（index ,series）
  • iteritems()：將DataFrame迭代成（列名，series）
  • itertuples()：將DataFrame迭代成元組 

示例如下：

通過getattr()函數(shù)可以直接獲取元組內(nèi)指定的值

這里通過列明索引訪問對應(yīng)的值

這里通過Index 索引獲取對應(yīng)的值

Pandas——Dataframe行遍歷幾種常用方法性能分析

pandas作為python數(shù)據(jù)分析的一大利器，為廣大數(shù)據(jù)分析人員使用。無意中，聽到美女同事吐槽：dataframe好慢?。∴藕?，瞬間引起了我這個數(shù)據(jù)人的注意，過去一看，原來是用的方法本身效率低。

日常工作中，按照行遍歷數(shù)據(jù)是我們一個非常常見的場景！尤其是從sql boy轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)分析的我，動不動就想

?select * from table1;

一下，看看數(shù)據(jù)的大概情況。這一操作在pandas中的實(shí)現(xiàn)主要有一下幾種：

1、iterrows()

原理是將Dataframe迭代為Series，再返回結(jié)果。這一過程中需要進(jìn)行類型檢查，所以，會花費(fèi)很長的時間。（不建議使用）

for index, row in df.iterrows():
? ? ?#字典方式訪問
? ? ?print(index, row['c1'], row['c2'])

2、itertuples()

原理是將Dataframe迭代為tuple，再進(jìn)行返回，由于元組不可變的特性，此過程不需要進(jìn)行類型檢查。（效率高，推薦使用）

for row in student.itertuples():
? ? # print(row)
? ? print(row.Index, row.name, row.account, row.pwd)
? ? print(row.Index, getattr(row,'name'), getattr(row,'account'), getattr(row,'pwd'))

3、for + zip 

這種方法是直接手動構(gòu)造原生tuple，無需關(guān)心index數(shù)據(jù)。（效率高，推薦使用）

for A, B in zip(df['A'], df['B']):
? ? print(A, B)

總結(jié)

以上為個人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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