遍歷 Python 中的數據框的最佳方法是什么？

Question

我試圖建立一個基於另一個數據框。 為了構建第二個，我需要遍歷第一個數據幀並對數據進行一些更改並將其插入第二個。 我正在為我的 for 循環使用 namedTuple。

這個循環需要大量時間來處理 2m 行數據。 有沒有最快的方法來做到這一點？

Answer 1

由於通常 pandas dataframe 是建立在列上的，因此它似乎無法提供一種遍歷行的方法。 但是，這是我用於處理 pandas dataframe 中的每一行的方式：

rows = zip(*(table.loc[:, each] for each in table))
for rowNum, record in enumerate(rows):
    # If you want to process record, modify the code to process here:
    # Otherwise can just print each row
    print("Row", rowNum, "records: ", record)

順便說一句，我仍然建議您尋找一些 pandas 方法來幫助您處理您的第一個 dataframe - 通常會比您自己編寫的更快、更有效。 希望這能有所幫助。

Answer 2

我建議使用內置於 pandas 中的iterrows function。

data = {'Name': ['John', 'Paul', 'George'], 'Age': [20, 21, 19]}
  db = pd.DataFrame(data)
  print(f"Dataframe:\n{db}\n")
    for row, col in db.iterrows():
      print(f"Row Index:{row}")
      print(f"Column:\n{col}\n")

以上的output：

Dataframe:
     Name  Age
0    John   20
1    Paul   21
2  George   19

Row Index:0
Column:
Name    John
Age       20
Name: 0, dtype: object

Row Index:1
Column:
Name    Paul
Age       21
Name: 1, dtype: object

Row Index:2
Column:
Name    George
Age         19
Name: 2, dtype: object