Как осуществить итерации по строкам в pandas dataframe? 🐼

Для выполнения итераций по строкам в pandas DataFrame вы можете использовать метод iterrows(). Он возвращает кортеж из двух элементов: индекс строки и серию, содержащую значения в этой строке.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Катя'],
                   'Возраст': [25, 30, 35],
                   'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Казань']})

for index, row in df.iterrows():
    print(f"Индекс: {index}")
    print(f"Значения: {row['Имя']}, {row['Возраст']}, {row['Город']}")
    print('---')

Этот код выведет:

Индекс: 0
Значения: Анна, 25, Москва
---
Индекс: 1
Значения: Борис, 30, Санкт-Петербург
---
Индекс: 2
Значения: Катя, 35, Казань
---

Детальный ответ

Как выполнить итерации по строкам в pandas dataframe

Добро пожаловать в мир анализа данных с помощью библиотеки pandas! В этой статье мы рассмотрим, как выполнить итерации по строкам в pandas dataframe. Начнем!

1. Использование цикла for

Для выполнения итераций по строкам pandas dataframe есть несколько способов, и одним из них является использование цикла for. Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем простой DataFrame
data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Виктор'],
        'Возраст': [25, 30, 35],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Новосибирск']}

df = pd.DataFrame(data)

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

В результате выполнения кода выше вы получите:

Индекс: 0
Имя: Анна
Возраст: 25
Город: Москва
---
Индекс: 1
Имя: Борис
Возраст: 30
Город: Санкт-Петербург
---
Индекс: 2
Имя: Виктор
Возраст: 35
Город: Новосибирск
---

Мы использовали метод iterrows(), который возвращает индекс строки и содержимое строки в виде серии. Затем мы можем обратиться к каждому значению столбца, используя имя столбца.

2. Использование итератора iterrows()

Еще один способ выполнить итерации по строкам в pandas dataframe - использовать итератор iterrows(). Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем простой DataFrame
data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Виктор'],
        'Возраст': [25, 30, 35],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Новосибирск']}

df = pd.DataFrame(data)

# Итерация по строкам
for row in df.iterrows():
    print(row)

    # Доступ к значениям столбцов
    index, data = row
    print(f"Индекс: {index}")
    print(f"Имя: {data['Имя']}")
    print(f"Возраст: {data['Возраст']}")
    print(f"Город: {data['Город']}")
    print('---')

Результат выполнения кода будет таким же, как и в предыдущем примере.

3. Использование итератора itertuples()

В третьем способе мы можем использовать итератор itertuples(), который возвращает строки в виде именованных кортежей. Вот пример:

import pandas as pd

# Создаем простой DataFrame
data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Виктор'],
        'Возраст': [25, 30, 35],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Новосибирск']}

df = pd.DataFrame(data)

# Итерация по строкам
for row in df.itertuples():
    print(row)

    # Доступ к значениям столбцов
    print(f"Индекс: {row.Index}")
    print(f"Имя: {row.Имя}")
    print(f"Возраст: {row.Возраст}")
    print(f"Город: {row.Город}")
    print('---')

Полученный результат будет таким же, как и в предыдущих примерах.

Вывод

Теперь у вас есть три способа выполнить итерации по строкам в pandas dataframe. Используйте тот, который наиболее удобен для вашей задачи. Успехов в анализе данных!

Видео по теме

Pandas Базовый №5. Операции со строками

ITERATING Rows in Pandas! #python #coding #programming

🚀 3 Ways To Iterate Over Rows In A Pandas DataFrame #programming #coding #python

Похожие статьи:

Как осуществить итерации по строкам в pandas dataframe? 🐼