Pandas迭代

发表时间:2020-01-13

Pandas对象之间的基本迭代的行为取决于类型。当迭代一个系列时,它被视为数组式,基本迭代产生这些值。其他数据结构,如:DataFramePanel,遵循类似惯例迭代对象的键。

简而言之,基本迭代(对于i在对象中)产生 -

  • Series - 值
  • DataFrame - 列标签
  • Pannel - 项目标签


迭代DataFrame

迭代DataFrame提供列名。现在来看看下面的例子来理解这个概念。

import pandas as pd
import numpy as np

N=20

df = pd.DataFrame({
    'A': pd.date_range(start='2016-01-01',periods=N,freq='D'),
    'x': np.linspace(0,stop=N-1,num=N),
    'y': np.random.rand(N),
    'C': np.random.choice(['Low','Medium','High'],N).tolist(),
    'D': np.random.normal(100, 10, size=(N)).tolist()
    })

for col in df:
   print (col)

执行上面示例代码,得到以下结果 -

Snipaste_2020-01-13_20-34-02.png

要遍历数据帧(DataFrame)中的行,可以使用以下函数 -

  • iteritems() - 迭代(key,value)
  • iterrows() - 将行迭代为(索引,系列)对
  • itertuples() - 以namedtuples的形式迭代行

iteritems()示例

将每个列作为键,将值与值作为键和列值迭代为Series对象。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=['col1','col2','col3'])
for key,value in df.iteritems():
   print (key,value)

执行上面示例代码,得到以下结果 -

Snipaste_2020-01-13_20-34-27.png

观察一下,单独迭代每个列作为系列中的键值对。

iterrows()示例

iterrows()返回迭代器,产生每个索引值以及包含每行数据的序列。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns = ['col1','col2','col3'])
for row_index,row in df.iterrows():
   print (row_index,row)

执行上面示例代码,得到以下结果 -

Snipaste_2020-01-13_20-34-50.png

注意 - 由于iterrows()遍历行,因此不会跨该行保留数据类型。0,1,2是行索引,col1col2col3是列索引。

itertuples()示例

itertuples()方法将为DataFrame中的每一行返回一个产生一个命名元组的迭代器。元组的第一个元素将是行的相应索引值,而剩余的值是行值。

示例

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns = ['col1','col2','col3'])
for row in df.itertuples():
    print (row)

执行上面示例代码,得到以下结果 -

Snipaste_2020-01-13_20-35-12.png

注意 - 不要尝试在迭代时修改任何对象。迭代是用于读取,迭代器返回原始对象(视图)的副本,因此更改将不会反映在原始对象上。

示例代码

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns = ['col1','col2','col3'])

for index, row in df.iterrows():
   row['a'] = 10
print (df)

执行上面示例代码,得到以下结果 -

Snipaste_2020-01-13_20-35-32.png

注意观察结果,修改变化并未反映出来。


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