Пропустить до содержимого
CodeMDD.io | Coding Tutorials

Как использовать pandas для итерации по строкам?

[

Как итерироваться по строкам в pandas и почему вам следует избегать этого

Один из самых часто задаваемых вопросов, когда вы начинаете работать с библиотекой pandas, - это как итерироваться по строкам в pandas DataFrame. Если вы уже освоили работу с циклами в языке Python, то этот вопрос вполне естественен.

Хотя итерация по строкам относительно проста с помощью методов .itertuples() или .iterrows(), это не означает, что итерация является лучшим способом работы с DataFrame. Фактически, хотя итерация может быть быстрым способом продвижения вперед, полагаться только на итерацию может стать значительным препятствием, когда дело доходит до эффективной работы с pandas.

В этом руководстве вы узнаете, как итерироваться по строкам в pandas DataFrame, но также узнаете, почему вы, скорее всего, не захотите этого делать. В целом, стоит избегать итерации, потому что это сопряжено с определенными затратами на производительность и противоречит принципам работы с библиотекой pandas.

Рассмотрим подробнее, как можно итерироваться по строкам DataFrame.

Как итерироваться по строкам DataFrame в pandas

Хотя это необычно, существуют некоторые ситуации, в которых вы можете использовать итерацию по DataFrame. Это обычно такие ситуации, когда вы:

  • Необходимо последовательно передавать информацию из pandas DataFrame в другое API
  • Вам нужно, чтобы операция, выполняемая на каждой строке, приводила к побочному эффекту, например, отправке HTTP-запроса
  • У вас есть сложные операции с использованием различных столбцов DataFrame
  • Вам не принципиальна потеря производительности при итерации, возможно, потому что работа с данными не является узким местом, набор данных очень маленький или это просто личный проект

Обычное применение циклов в pandas - это когда вы интерактивно исследуете и экспериментируете с данными. В этих случаях производительность обычно не имеет особого значения. Путем итерации по строкам данных вы можете отображать и знакомиться с отдельными строками. Исходя из этого опыта, вы можете реализовать более эффективные подходы позже.

В качестве примера более постоянного использования можно представить ситуацию, когда у вас есть список URL-адресов в DataFrame, и вы хотите проверить, какие из них доступны.

Примеры использования итерации в pandas при работе с DataFrame представлены ниже.

import pandas as pd


# Создание DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35]}


df = pd.DataFrame(data)


# Итерация по строкам с помощью .itertuples()
for row in df.itertuples():
    print(row.Name, row.Age)


# Итерация по строкам с помощью .iterrows()
for index, row in df.iterrows():
    print(row.Name, row.Age)

В обоих случаях мы получаем доступ к значениям столбцов Name и Age в каждой строке DataFrame. Это полезно, когда вам нужно выполнить какие-то операции с каждой строкой данных.

Почему вы должны вообще избегать итерации по строкам в pandas

Теперь, хотя итерация может быть полезным инструментом в некоторых случаях, обычно следует избегать ее использования в библиотеке pandas. Вот несколько причин:

1. Низкая производительность: Итерация по DataFrame является медленным процессом, особенно для больших наборов данных. Вместо этого, в pandas следует использовать векторизованные методы, которые позволяют выполнять операции над всеми данными сразу.

2. Более сложный код: Код, использующий итерацию, часто требует больше усилий и может стать более сложным для понимания и отладки. Векторизованные методы, напротив, позволяют писать более лаконичный и понятный код.

3. Отсутствие оптимизации: Часто итерация по строкам DataFrame затрудняет оптимизацию кода. Векторизованные методы позволяют использовать оптимизацию, встроенную в pandas, и значительно ускоряют выполнение операций.

4. Потеря специфичного функционала: Используя итерацию, вы можете потерять доступ к некоторым специфичным функциям и возможностям библиотеки pandas. Многие функции в pandas были разработаны и оптимизированы специально для работы с DataFrame, и использование итерации может лишить вас возможности использовать все преимущества библиотеки.

5. Несоответствие стилей: Итерация по строкам в pandas нарушает принцип написания векторизованного кода, который является хорошей практикой при работе с этой библиотекой. Это может затруднить работу с кодом и усложнить его поддержку и развитие в будущем.

Вывод: Хотя в некоторых случаях использование итерации может быть полезным, в большинстве ситуаций лучше использовать векторизованные методы для работы с DataFrame. Это позволит обеспечить более высокую производительность, написать более чистый и понятный код, а также использовать все возможности и специфичные функции библиотеки pandas.

Заключение

В этом руководстве мы рассмотрели, как итерироваться по строкам в pandas DataFrame, а также почему вам следует избегать этого, особенно при работе с большими наборами данных. Мы узнали, что вместо итерации целесообразнее использовать векторизованные методы, которые обеспечивают более высокую производительность и более лаконичный код.

Теперь у вас есть понимание того, как работать с строками в pandas DataFrame, и как выбрать наиболее эффективные подходы при обработке данных. Примените эти знания в своих проектах и повысьте эффективность работы с DataFrame в pandas.