🔑 Как пройти циклом по строкам pandas: полезный гайд для начинающих

Чтобы пройти циклом по строкам в pandas, используйте функцию iterrows(). Вот пример:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Имя': ['Анна', 'Иван', 'Мария'],
        'Возраст': [25, 18, 30],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Казань']}

df = pd.DataFrame(data)

# Цикл по строкам
for index, row in df.iterrows():
    print(f"Индекс: {index}, Имя: {row['Имя']}, Возраст: {row['Возраст']}, Город: {row['Город']}")

    

Как пройти циклом по строкам pandas

Добро пожаловать в эту статью, посвященную прохождению циклом по строкам объектов pandas. В этом руководстве мы рассмотрим различные способы обработки данных в DataFrame с использованием циклов. Давайте начнем!

1. Использование цикла for

Первый способ, который мы рассмотрим, - это использование цикла for. Цикл for позволяет нам итерироваться по каждой строке DataFrame и выполнять необходимые операции.

    import pandas as pd
    
    # Создаем DataFrame
    data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex'],
            'Age': [25, 28, 30],
            'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # Итерация по каждой строке
    for index, row in df.iterrows():
        print(row['Name'], row['Age'], row['City'])
    

В этом примере мы создаем DataFrame с именем df и итерируемся по каждой строке с помощью метода iterrows(). Затем мы выводим значения столбцов 'Name', 'Age' и 'City' для каждой строки.

2. Использование метода itertuples()

Более эффективный способ прохождения по строкам DataFrame - это использование метода itertuples(). Этот метод возвращает кортежи, содержащие значения каждой строки.

    import pandas as pd
    
    # Создаем DataFrame
    data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex'],
            'Age': [25, 28, 30],
            'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # Итерация по каждой строке
    for row in df.itertuples():
        print(row.Name, row.Age, row.City)
    

В данном примере мы также создаем DataFrame с именем df и итерируемся по каждой строке с помощью метода itertuples(). Затем мы выводим значения столбцов 'Name', 'Age' и 'City' для каждой строки.

3. Использование метода apply()

Метод apply() позволяет применять пользовательскую функцию к каждой строке DataFrame. Этот метод можно использовать, когда требуется более сложная логика обработки данных.

    import pandas as pd
    
    # Создаем DataFrame
    data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex'],
            'Age': [25, 28, 30],
            'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # Определяем пользовательскую функцию
    def process_row(row):
        # Ваш код обработки данных для каждой строки
        return row['Name'] + ', ' + str(row['Age']) + ', ' + row['City']
    
    # Применение функции для каждой строки
    df['ProcessedData'] = df.apply(process_row, axis=1)    
    

В этом примере мы создаем пользовательскую функцию с именем process_row(), которая принимает каждую строку в DataFrame в качестве аргумента. Внутри функции вы можете написать код для обработки данных, как вам нужно. Мы применяем эту функцию к каждой строке с помощью метода apply() и сохраняем результат в новом столбце 'ProcessedData'.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели различные способы прохождения по строкам DataFrame в библиотеке pandas. Мы ознакомились с использованием цикла for, метода itertuples() и метода apply(). Каждый из этих способов имеет свои особенности и может быть использован в зависимости от ваших потребностей и предпочтений.

Надеюсь, этот материал был полезен для вас! Удачи в работе с pandas!