
在 Pandas 中,DataFrame 是一个非常重要且常用的数据结构,它提供了对表格数据进行操作的强大功能。当我们需要遍历 DataFrame 的行时,通常有两种方法可供选择:使用 iterrows() 方法和使用 itertuples() 方法。这篇文章将详细介绍这两种方法的使用方法和性能差异。
iterrows() 方法是 Pandas 中最常用的遍历 DataFrame 行的方法之一。它可以将 DataFrame 中的每一行转换为一个元组,其中包含行索引和行数据。下面是使用 iterrows() 方法遍历 DataFrame 行的基本示例:
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
# 遍历 DataFrame 行
for index, row in df.iterrows():
print(f"Row index: {index}, Row data: {row}")
在上面的代码中,我们首先创建了一个简单的 DataFrame,然后使用 iterrows() 方法遍历了每一行,并打印出了行索引和行数据。输出结果如下:
Row index: 0, Row data: col1 1
col2 3
Name: 0, dtype: int64
Row index: 1, Row data: col1 2
col2 4
Name: 1, dtype: int64
从输出结果可以看出,iterrows() 方法返回的是一个元组,其中第一个元素是行索引,第二个元素是一个 Series 对象,它包含了该行的数据。我们可以使用 .loc[] 方法来访问该 Series 对象中的每个元素。
虽然 iterrows() 方法非常方便,但它并不适合处理大型 DataFrame。这是因为 iterrows() 是一种基于 Python for 循环的方法,它需要遍历整个 DataFrame 的每一行,并将其转换为一个元组。对于大型 DataFrame,这种方法的计算成本非常高,因此可能会导致性能问题。
如果您需要处理大型 DataFrame,那么建议使用 itertuples() 方法而不是 iterrows() 方法。itertuples() 方法返回一个生成器对象,其中包含每一行的命名元组(namedtuple)。与 iterrows() 方法不同,itertuples() 方法会在 DataFrame 中更快地处理大量数据。下面是使用 itertuples() 方法遍历 DataFrame 行的示例:
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
# 遍历 DataFrame 行
for row in df.itertuples():
print(row)
在上面的代码中,我们首先创建了一个简单的 DataFrame,然后使用 itertuples() 方法遍历了每一行,并打印出了命名元组。输出结果如下:
Pandas(Index=0, col1=1, col2=3)
Pandas(Index=1, col1=2, col2=4)
从输出结果可以看出,itertuples() 方法返回的是一个命名元组,其中包含行索引和行数据。与 iterrows() 方法不同,它并没有将每一行转换为一个 Series 对象。这样可以减少额外的计算成本,并提高代码的性能。
使用 iterrows() 方法或 itertuples() 方法都可以遍历 DataFrame 行。但是,由于 iterrows() 方法需要将每一行转换为一个元组,因此它在处理大型 DataFrame 时可能会导致性能问题。相比之下,itertuples() 方法更加快速和高效,因为它直接返回一个元组,而不需要将其转换为 Series 对象。
因此,建议在处理大型 DataFrame 时使用 itertuples() 方法,以
提高代码的性能。但是,在处理小型 DataFrame 时,iterrows() 方法的速度可能更快,因为它比 itertuples() 方法少了一些额外的计算成本。
另外,需要注意的是,使用 iterrows() 方法或 itertuples() 方法遍历 DataFrame 行时,都不能修改数据框的值。如果需要修改 DataFrame 数据,则应该使用 .loc[] 方法或类似方法。
遍历 DataFrame 行是在 Pandas 中常见的操作之一。有两种方法可以实现这个目标:iterrows() 方法和itertuples() 方法。虽然这两种方法都可以遍历 DataFrame 行,但是它们的性能差异很大。如果需要处理大型 DataFrame,则建议使用 itertuples() 方法以提高代码的性能。但是,在处理小型 DataFrame 时,iterrows() 方法可能更快。
无论使用哪种方法,都应该记住不能直接修改 DataFrame 的值。如果需要修改 DataFrame 数据,则应该使用类似 .loc[] 方法的方法。
希望本文对您在 Pandas 中遍历 DataFrame 行有所帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-24解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-24CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-24从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-23用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-23鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-23解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18