Python遍歷Dataframe實現

導語

Python是一種非常強大、靈活和易於使用的編程語言，已經成為數據科學和機器學習領域中的重要工具之一。在實際的數據分析和處理中，我們經常需要使用Pandas庫中的Dataframe對象來處理和分析數據。本文將介紹如何使用Python遍歷Dataframe，提高數據處理效率。

什麼是Dataframe？

Dataframe是Python中Pandas庫的一個核心對象，它類似於Excel表格，可以存儲和操作二維表格數據，包括行、列和單元格數據。通常情況下，我們會使用Pandas來讀取、處理和轉換多種實時和歷史數據形式。

Dataframe的遍歷方法

Dataframe中可以使用多種方法進行遍歷，常用的方法有：

• iterrows()
• itertuples()
• iteritems()
• apply()

1. iterrows()

iterrows()方法將Dataframe的每一行表示為一個元組，並以行索引作為元組的第一個元素，將每行輸出。具體示例代碼如下：

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
'age': [28, 34, 29, 42],
'country': ['US', 'US', 'UK', 'UK']}
df = pd.DataFrame(data)

for index, row in df.iterrows():
    print(row['name'], row['age'], row['country'])

輸出結果如下：

Tom 28 US
Jack 34 US
Steve 29 UK
Ricky 42 UK

2. itertuples()

itertuples()方法將Dataframe的每一行表示為一個具有字段名稱的命名元組，並輸出每行。具體示例代碼如下：

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
'age': [28, 34, 29, 42],
'country': ['US', 'US', 'UK', 'UK']}
df = pd.DataFrame(data)

for row in df.itertuples():
    print(row.name, row.age, row.country)

輸出結果如下：

Tom 28 US
Jack 34 US
Steve 29 UK
Ricky 42 UK

3. iteritems()

iteritems()方法將Dataframe的每一列表示為一個元組，並輸出每列。具體示例代碼如下：

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
'age': [28, 34, 29, 42],
'country': ['US', 'US', 'UK', 'UK']}
df = pd.DataFrame(data)

for column, series in df.iteritems():
    print(column)
    print(series)

輸出結果如下：

name
0     Tom
1    Jack
2   Steve
3   Ricky
Name: name, dtype: object
age
0    28
1    34
2    29
3    42
Name: age, dtype: int64
country
0    US
1    US
2    UK
3    UK
Name: country, dtype: object

4. apply()

apply()方法可以在Dataframe的行或列上執行函數，並輸出結果。具體示例代碼如下：

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
'age': [28, 34, 29, 42],
'country': ['US', 'US', 'UK', 'UK']}
df = pd.DataFrame(data)

def show_info(row):
    return 'Name: '+row['name']+', Age: '+str(row['age'])+', Country: '+row['country']

df['info'] = df.apply(show_info, axis=1)
print(df['info'])

輸出結果如下：

0      Name: Tom, Age: 28, Country: US
1     Name: Jack, Age: 34, Country: US
2    Name: Steve, Age: 29, Country: UK
3    Name: Ricky, Age: 42, Country: UK
Name: info, dtype: object

小結

本文介紹了Python中遍歷Dataframe的多種方法，並且針對每種方法提供了具體的示例代碼。在實際項目開發中，可以根據實際需求選擇不同的遍歷方法。Dataframe是數據科學和機器學習中最常用的數據結構之一，在實際使用過程中，掌握遍歷Dataframe的方法是十分必要的。