在pandas中遍历DataFrame行的实现方法

站长资源 2024/11/26 佚名

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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

上面代码输出：

c1 c2
0 10 100
1 11 110
2 12 120

现在需要遍历上面DataFrame的行。对于每一行，都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。也就是说，需要类似如下的功能：

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

Pandas 可以这样做吗？

我找到了similar question。但这并不能给我需要的答案，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对象是什么，以及我如何使用它。

最佳解决方案

要以 Pandas 的方式迭代遍历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()应该比iterrows()快

但请注意，根据文档(目前 Pandas 0.19.1)：

iterrows：数据的dtype可能不是按行匹配的，因为iterrows返回一个系列的每一行，它不会保留行的dtypes(dtypes跨DataFrames列保留)*
iterrows：不要修改行

你不应该修改你正在迭代的东西。这不能保证在所有情况下都能正常工作。根据数据类型的不同，迭代器返回一个副本而不是一个视图，写入它将不起作用。

改用DataFrame.apply()：

new_df = df.apply(lambda x: x * 2)
itertuples：列名称将被重命名为位置名称，如果它们是无效的Python标识符，重复或以下划线开头。对于大量的列(> 255)，返回常规元组。

第二种方案: apply

您也可以使用df.apply()遍历行并访问函数的多个列。

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)

第三种方案：iloc

您可以使用df.iloc函数，如下所示：

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

第四种方案：略麻烦，但是更高效，将DataFrame转为List

您可以编写自己的实现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)

这相当于pd.DataFrame.itertuples，但是效率更高。

将自定义函数用于给定的DataFrame：

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

或与pd.DataFrame.itertuples：

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

全面的测试

我们测试了所有可用列：

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);

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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