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!