TechCodeview

Pokud chcete procházet DataFrame pro provádění některých operací na každém z řádků, můžete použít funkci iterrows() v Pandas.

Pandy používají tři funkce pro iteraci nad řádky DataFrame, tj. iterrows(), iteritems() a iteruples().

Iterujte řádky pomocí iterrows Pandas:

Iterrows () je zodpovědný za smyčku přes každý řádek DataFrame. Vrací iterátor, který obsahuje index a data každého řádku jako řadu.

Máme další funkci pro zobrazení obsahu iterátoru.

Tato funkce vrací každou hodnotu indexu spolu s řadou, která obsahuje data v každém řádku.

iterrows()- používá se pro iteraci řádků jako párů (index, série).iteritem()- používá se pro iteraci párů (klíč, hodnota).iterdvojky()- používá se pro iteraci přes řádky jako namedtuples.

Výnosy:

index:Vrátí index řádku a n-tici pro MultiIndex.data:Vrátí data řádku jako řadu.to:Vrátí generátor, který iteruje přes řádky rámce.

Příklad1

 import pandas as pd import numpy as np info = pd.DataFrame(np.random.randn(4,2),columns = ['col1','col2']) for row_index,row in info.iterrows(): print (row_index,row) 

Výstup

 0 name John degree B.Tech score 90 Name: 0, dtype: object 1 name Smith degree B.Com score 40 Name: 1, dtype: object 2 name Alexander degree M.Com score 80 Name: 2, dtype: object 3 name William degree M.Tech score 98 Name: 3, dtype: object 

Příklad2

 # importing pandas module import pandas as pd # making data frame from csv file data = pd.read_csv('aa.csv') for i, j in data.iterrows(): print(i, j) print() 

Výstup

 0 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 0 John Idle 03/15/14 50... Name: 0, dtype: object 1 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 1 Smith Gilliam 06/01/15 65000... Name: 1, dtype: object 2 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 2 Parker Chapman 05/12/14 45000.0 ... Name: 2, dtype: object 3 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 3 Jones Palin 11/01/13 700... Name: 3, dtype: object 4 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 4 Terry Gilliam 08/12/14 4800... Name: 4, dtype: object 5 Name Hire Date Salary Leaves Remaining 5 Michael Palin 05/23/13 66000... Name: 5, dtype: object