itertuples() est censé être plus rapide que iterrows(). J'appuie @oulenz. Nous pouvons parcourir les lignes d’un Pandas DataFrame en utilisant l’attribut index du DataFrame. L'itération sur les trames de données est un anti-modèle, et quelque chose que vous ne devriez pas faire, sauf si vous voulez vous habituer à beaucoup d'attente. @ cs95 Que recommanderiez-vous à la place? Nous pouvons utiliser la plage pour parcourir les lignes dans Pandas.eval(ez_write_tag([[336,280],'delftstack_com-medrectangle-4','ezslot_5',112,'0','0'])); Il ajoute Income_1 et Income_2 de chaque ligne et imprime le revenu total.eval(ez_write_tag([[300,250],'delftstack_com-box-4','ezslot_7',109,'0','0'])); La méthode loc[] est utilisée pour accéder à une ligne à la fois. Ne l'utilisez pas! Avec un grand nombre de colonnes (> 255), les tuples réguliers sont retournés. Mais à tout le moins, ne l'utilisez pas. J'essaie d'obtenir le nombre de lignes de dataframe df avec Pandas, et voici mon code. 4. Un exemple est si vous souhaitez exécuter du code en utilisant les valeurs de chaque ligne en entrée. Montrons la différence avec un exemple simple d'ajout de deux colonnes pandas A + B. Il s'agit d'une opération vectorisable, il sera donc facile de comparer les performances des méthodes décrites ci-dessus. Quand devrais-je jamais vouloir utiliser pandas apply () dans mon code? * C'est en fait un peu plus compliqué que "pas". Par conséquent, nous pourrions également utiliser cette fonction pour parcourir les lignes dans Pandas DataFrame. Passé des heures à essayer de parcourir les particularités des structures de données des pandas pour faire quelque chose de simple ET expressif. Nous pouvons utiliser axis = 1 ou axis = 'columns' pour appliquer une fonction à chaque ligne. quelles sont les performances de cette option lorsqu'elle est utilisée sur une grande trame de données (millions de lignes par exemple)? Le df.iteritems () parcourt les colonnes et non les lignes. Ce n'est pas garanti de fonctionner dans tous les cas. Maintenant, je veux parcourir les lignes de ce cadre. Quand dois-je m'en soucier? Le DataFrame viendra de l'entrée de l'utilisateur, donc je ne saurai pas combien de colonnes il y aura ou comment elles seront appelées. Cet article décrit toutes les fonctionnalités majeurs offertes par la bibliothèque Pandas. Deprecated since version 3.3, will be removed in version 3.10: Les Classes de base abstraites de collections ont été déplacées vers le module collections.abc.Pour assurer la rétrocompatibilité, elles sont toujours disponibles dans ce module dans Python 3.9. L’attribut Pandas DataFrame index donne un objet range de la ligne supérieure à la ligne inférieure d’un DataFrame. Download documentation: PDF Version | Zipped HTML. Following is the R function used to extract structure of an R Data Frame :Example R Script to extract structure of an R Data Frame : Si vous devez toujours parcourir les lignes, vous pouvez utiliser les méthodes ci-dessous. Ils voient ensuite la réponse acceptée leur dire comment faire, et ils ferment les yeux et exécutent ce code sans jamais se demander si l'itération n'est pas la bonne chose à faire. De nombreuses preuves suggèrent que la compréhension des listes est suffisamment rapide (et même parfois plus rapide) pour de nombreuses tâches courantes de pandas. Compris. Si vous êtes nouveau sur ce sujet et que vous êtes un débutant en pandas, NE PAS RÉPÉTER !! Ok. Dans la première partie de votre réponse, vous êtes toujours à l'aide d'une boucle (pour construire une list de dict une ligne à la fois), puis en convertissant le tout à la fois à un DataFrame. Il y a tellement de façons de parcourir les lignes dans la trame de données des pandas. Appel à l'autorité Pour reproduire la nature du streaming, je 'stream' mes valeurs de trame de données une par une, j'ai écrit ci-dessous, ce qui est pratique de temps en temps. Supposons qu'on vous donne un tableau carré (un tableau de n lignes et n colonnes). Iterrows done in {} seconds, result = {}", "2. Le type liste dispose de méthodes supplémentaires. @sdbbs existe, utilisez sort_values ​​pour trier vos données, puis appelez to_string () sur le résultat. Obtenir la liste des en-têtes de colonnes de pandas DataFrame (10) Je veux obtenir une liste des en-têtes de colonnes d'un DataFrame pandas. Pour cette raison, je suis tombé sur un cas où les valeurs numériques comme. Si vous pouvez encapsuler votre logique métier dans une fonction, vous pouvez utiliser une compréhension de liste qui l'appelle. Comme indiqué dans les réponses précédentes, ici, vous ne devez pas modifier quelque chose que vous répétez. Ne l'utilisez pas. Nous utiliserons également la fonction getcwd() du même module. Get the properties associated with this pandas object. Cela renvoie un DataFrame avec une seule ligne. itertuples (): # On s'arrête à la troisième ligne pour pas encombrer le cours # Commenter ces deux lignes pour parcourir l'ensmble du tableau if ligne. Compléments sur les listes¶. Bien que l'itération ligne par ligne ne soit pas particulièrement efficace car les Seriesobjets doivent être créés. Une boucle for est une instruction de programmation qui demande à Python de parcourir une collection d’objets en effectuant la même opération sur chaque objet en séquence. Cette ligne consiste juste en l'importation de la librairie seaborn. Lorsque vous traitez avec des types de données mixtes, vous devez itérer au, Si l'opération ne peut pas être vectorisée - utilisez des compréhensions de liste, Si vous avez besoin d'un seul objet représentant une ligne entière - utilisez des itertuples, Si ce qui précède est trop lent - essayez swifter.apply, Si c'est encore trop lent - essayez la routine Cython. liste des mises en garde supposent que vos données sont faciles à utiliser - ce qui signifie que vos types de données sont cohérents et que vous n'avez pas de NaN, mais cela ne peut pas toujours être garanti. Par conséquent, vous itérez efficacement la trame de données d'origine sur ses lignes lorsque vous utilisez df.T.iteritems (). Livraison rapide Produits de qualité à petits prix Aliexpress : Achetez malin, vivez mieux Comment générer un script INSERT pour une table SQL Server existante qui inclut toutes les lignes stockées? Nous pouvons également parcourir les lignes de DataFrame Pandas en utilisant les méthodes loc() , iloc() , iterrows() , itertuples() , iteritems() et apply() des objets DataFrame. Les noms de colonne seront renommés en noms de position s'ils sont des identifiants Python non valides, répétés ou commencent par un trait de soulignement. Pour chaque ligne, je veux pouvoir accéder à ses éléments (valeurs dans les cellules) par le nom des colonnes. Je souhaite utiliser des pandas en python pour parcourir plusieurs DataFrames et conserver uniquement les en-têtes d'une liste keep_col spécifiée. Accès à un sous-ensemble du dataframe avec les numéros des lignes et colonnes : df.iloc[1]: renvoie la deuxième ligne. Ici, range(len(df)) génère un objet range à boucler sur des lignes entières dans le DataFrame. Ceci est directement comparable à pd.DataFrame.itertuples. Je n'essaie pas de lancer une guerre d'itération contre la vectorisation, mais je veux que les nouveaux utilisateurs soient informés lors du développement de solutions à leurs problèmes avec cette bibliothèque. Si vous voulez que cela fonctionne, appelez df.columns.get_loc pour obtenir la position d'index entier de la colonne de date (en dehors de la boucle), puis utilisez un seul appel d'indexation iloc à l'intérieur. Je ne recommande pas de faire cela. Traitement d'un tableau à deux dimensions: un exemple. Il y a tellement de façons de parcourir les lignes dans la trame de données des pandas. Ajouter une ligne dans un pandas. Honnêtement, je ne sais pas exactement, je pense qu'en comparaison avec la meilleure réponse, le temps écoulé sera à peu près le même, car les deux cas utilisent la construction "pour". vous devez éviter d'itérer sur les lignes à moins que vous ne deviez absolument le faire. S'il n'en existe pas, n'hésitez pas à écrire le vôtre en utilisant des extensions cython personnalisées . You can read details in our Pour se faire, nous utiliserons la fonction chdir(repertoire) dans le module os pour changer de répertoire de travail. Rassurez-vous, nous reviendrons ci-dessous sur cette définition. Pour un dataframe basé sur des données financières (horodatage et 4x float), les itertuples sont 19,57 fois plus rapides que les iterrows sur ma machine. Pour afficher et modifier des valeurs, j'utiliserais iterrows(). Le but de cette réponse est d'aider les nouveaux utilisateurs à comprendre que l'itération n'est pas nécessairement la solution à chaque problème, et que des solutions meilleures, plus rapides et plus idiomatiques pourraient exister, et qu'il vaut la peine d'investir du temps pour les explorer. Par conséquent, vous ne devez PAS écrire quelque chose comme row['A'] = 'New_Value'cela, cela ne modifiera pas le DataFrame. pandas.DataFrame.apply pour parcourir les lignes pandas Nous pouvons parcourir les lignes d’un Pandas DataFrame en utilisant l’attribut index du DataFrame. Notez que l'ordre des colonnes est en fait indéterminé, car il, Le df [«prix»] fait-il référence à un nom de colonne dans le bloc de données? Cela comprend l'arithmétique, les comparaisons, (la plupart) des réductions, le remodelage (comme le pivotement), les jointures et les opérations groupées. Voici toutes les méthodes des objets de type liste : list.append (x) Ajoute un élément à la fin de la liste. Équivalent à a[len(a):] = iterable. Équivalent à a[len(a):] = [x].. list.extend (iterable) Étend la liste en y ajoutant tous les éléments de l'itérable. * Les méthodes de chaîne Pandas sont "vectorisées" dans le sens où elles sont spécifiées sur la série mais fonctionnent sur chaque élément. Remarque: vous pouvez également dire quelque chose comme, Je suis sûr à environ 90% que si vous utilisez à la, J'ai trébuché sur cette question parce que, même si je savais qu'il y avait split-apply-combine, j'avais toujours. DataFrame.iterrows est un générateur qui produit à la fois l'index et la ligne. df.iloc[1:3,[0, 2]]: renvoie le dataframe avec les lignes 1 à 3 exclue, et les colonnes numéros 0 et 2. df.iloc[:,2:4]: renvoie toutes les lignes et les colonnes 2 à 4 exclue. L'objet Pandas DataFrame doit être considéré comme une série de séries. Voici pourquoi. Par exemple, il est suggéré d'y utiliser: Mais je ne comprends pas ce qu'est l' rowobjet et comment je peux travailler avec lui. 1Trafic de données avec Python-pandas Trafic de données avec Python-pandas Résumé L’objectif de ce tutoriel est d’introduire Python pour la préparation (data munging ou wrangling ou trafic) de données massives, lors-qu’elles sont trop volumineuses pour la … Dans ce cas, recherchez les méthodes dans cet ordre (liste modifiée à partir d' ici ): iterrows et itertuples (tous deux recevant de nombreux votes dans les réponses à cette question) devraient être utilisés dans de très rares circonstances, telles que la génération d'objets de ligne / nametuples pour le traitement séquentiel, ce qui est vraiment la seule raison pour laquelle ces fonctions sont utiles. De plus, si votre trame de données est raisonnablement petite (par exemple moins de 1000 éléments), les performances ne sont pas vraiment un problème. Voulez-vous calculer quelque chose? Date: Jun 18, 2019 Version: 0.25.0.dev0+752.g49f33f0d. Voir les documents de pandas sur l'itération pour plus de détails. Si vous n'êtes pas sûr d'avoir besoin d'une solution itérative, vous n'en avez probablement pas. index. Mais attention, selon la documentation (pandas 0.24.2 en ce moment): iterrows: dtypepeut ne pas correspondre d'une ligne à l'autre, Étant donné que iterrows renvoie une série pour chaque ligne, il ne conserve pas les dtypes entre les lignes (les dtypes sont conservés entre les colonnes pour DataFrames). for ligne in df. Une manière très simple et intuitive est: Cet exemple utilise iloc pour isoler chaque chiffre de la trame de données. 5.1. Générez une trame de données aléatoire avec un million de lignes et 4 colonnes: 1) L'habitude iterrows()est pratique mais sacrément lente: 2) La valeur par défaut itertuples()est déjà beaucoup plus rapide, mais elle ne fonctionne pas avec les noms de colonnes tels que My Col-Name is very Strange(vous devez éviter cette méthode si vos colonnes sont répétées ou si un nom de colonne ne peut pas être simplement converti en nom de variable python). La première est plus évidente, mais lorsque vous traitez avec des NaN, préférez les méthodes pandas intégrées si elles existent (car elles ont une meilleure logique de gestion des cas d'angle), ou assurez-vous que votre logique métier inclut une logique de gestion NaN appropriée. Un nouvel utilisateur de la bibliothèque qui n'a pas été initié au concept de vectorisation envisagera probablement le code qui résout son problème comme itérant sur ses données pour faire quelque chose. Privacy policy. Axis spécifie si les étiquettes sont supprimées de l’index/la ligne (0 ou index) ou de la colonne (1 ou columns). Vous devez utiliser df.iterrows(). pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures … Parfois, la réponse à "quelle est la meilleure méthode pour une opération" est "cela dépend de vos données". Cependant, il faut une certaine familiarité avec la bibliothèque pour savoir quand. Enfin, il est possible d'afficher pour chaque part du camembert la proportion représentée. Je sais qu'il faut éviter cela en faveur des iterrows ou itertuples, mais il serait intéressant de savoir pourquoi. Seul. Si vous ajoutez les fonctions suivantes au code de référence de @ cs95, cela devient assez évident: Vous pouvez également effectuer une numpyindexation pour des accélérations encore plus importantes. * YMMV pour les raisons décrites dans la section Mises en garde ci-dessus. Les pandas savent que la première ligne du CSV contenait des noms de colonnes, et il les utilisera automatiquement. La méthode drop supprime, ou en d’autres termes, supprime les étiquettes spécifiées des lignes ou des colonnes. @oulenz: Si, pour une raison étrange, vous voulez vous opposer à l'utilisation de l'API dans le but pour lequel il a été conçu (transformations de données hautes performances), alors soyez mon invité. Il est possible de créer un dossier avec mkdir(chemin): python parcourir ligne . NB_ARC_VL) Comment compter le nombre de lignes dans un groupe dans le groupe pandas par objet? Voir cette réponse pour des alternatives. Dans sa réponse, il montre que la vectorisation des pandas surpasse de loin les autres méthodes des pandas pour calculer des choses avec des trames de données. - une rédaction détaillée par mes soins de la compréhension des listes et de leur adéquation à diverses opérations (principalement celles impliquant des données non numériques). Ce n'est pas vraiment une itération, mais cela fonctionne beaucoup mieux que l'itération pour certaines applications. Évidemment, c'est beaucoup plus lent que d'utiliser apply et Cython comme indiqué ci-dessus, mais c'est nécessaire dans certaines circonstances. La compréhension des listes devrait être votre prochain port d'escale si 1) il n'y a pas de solution vectorisée disponible, 2) les performances sont importantes, mais pas assez importantes pour passer par les tracas de la cythonisation de votre code, et 3) vous essayez d'effectuer une transformation élémentaire sur votre code. C'est la seule réponse qui se concentre sur les techniques idiomatiques à utiliser avec les pandas, ce qui en fait la meilleure réponse à cette question. Apprendre à obtenir la, Je pense que vous êtes injuste envers la boucle for, car ils ne sont que légèrement plus lents que la compréhension de la liste dans mes tests. (2) J'ai une trame de données df et j'utilise plusieurs colonnes pour groupby: df['col1','col2','col3','col4'].groupby(['col1','col2']).mean() De la manière ci-dessus, j'ai presque la table dont j'ai besoin. Ces index / sélections sont censés agir déjà comme des tableaux Numpy mais j'ai rencontré des problèmes et je devais lancer. Science des données Analyse des données ... Offert par. Useful links: Binary Installers | Source Repository | Issues & Ideas | Q&A Support | Mailing List. Les mécanismes sous-jacents sont toujours itératifs, car les opérations de chaîne sont intrinsèquement difficiles à vectoriser. affirm you're at least 16 years old or have consent from a parent or guardian. The index (row labels) of the DataFrame. Cookie policy and loc. Dans de nombreux cas, l'itération manuelle sur les lignes n'est pas nécessaire [...]. Access a group of rows and columns by label(s) or a boolean array. Dans ce projet guidé, vous : Analyse de valeurs manquantes et suppression de colonnes et lignes "vides" Identifier et nettoyer des valeurs aberrantes. La page de documentation sur l'itération a une énorme boîte d'avertissement rouge qui dit: L'itération à travers des objets pandas est généralement lente. Get code examples like "merge data frames with different number of rows pandas" instantly right from your google search results with the Grepper Chrome Extension. Achat en ligne panda cross stitch pas cher sur Aliexpress France ! Pour conserver les dtypes tout en itérant sur les lignes, il est préférable d'utiliser itertuples () qui retourne des couples nommés des valeurs et qui est généralement beaucoup plus rapide que iterrows (). Pour boucler toutes les lignes d'un, dataframevous pouvez utiliser: Pour boucler toutes les lignes de a dataframeet utiliser les valeurs de chaque ligne de manière pratique , namedtuplespeut être converti en ndarrays. On commence toujours par des trucs simples qu'on peine toujours à faire même après quelques requêtes sur un moteur de recherche. Je sais que je suis en retard à la partie répondante, mais je voulais juste ajouter à la réponse de @ cs95 ci-dessus, qui je pense devrait être la réponse acceptée. Purely integer-location based indexing for selection by position. Contrairement à ce que dit cs95, il existe de très bonnes raisons de vouloir parcourir une trame de données, de sorte que les nouveaux utilisateurs ne devraient pas se sentir découragés. python by Colorful Cormorant on Apr 14 2020 Donate . Différentes méthodes pour parcourir les lignes d'une trame de données pandas: Générez une trame de données aléatoire avec un million de lignes et 4 colonnes: df = pd . iloc. Cela a été très utile pour obtenir la nième ligne dans une trame de données après le tri. Cet article est une comparaison très intéressante entre les iterrows et les itertuples. Pouvez-vous expliquer pourquoi c'est plus rapide? Comment supprimer une colonne de Pandas DataFrame, Les Pandas déposent des lignes en double, Créer une colonne de DataFrame en fonction d'une condition donnée dans Pandas, Comment parcourir les lignes d'un DataFrame dans Pandas, Comment définir la valeur d'une cellule particulière dans Pandas DataFrame à l'aide de l'index, Remplacer les valeurs des colonnes dans Pandas DataFrame, Comment changer l'ordre des colonnes de Pandas DataFrame, Comment obtenir les en-têtes de colonne de Pandas DataFrame sous forme de liste, Comment créer une colonne vide dans Pandas DataFrame. 2013-09-14 Quelques astuces avec pandas python. Tri selon les étiquettes de lignes ou de colonnes : df.sort_index(axis = 0, ascending = False): renvoie un dataframe avec les lignes triées par ordre décroissant des labels (le défaut est ascendant) : Vous pouvez faire fonctionner des choses arbitrairement complexes grâce à la simplicité et la vitesse du python brut. De façon plus précise, nous définirons une séquence comme un ensemble fini et ordonné d'éléments indicés de 0 à n-1 (si cette séquence comporte n éléments). Il est possible de "stocker" plusieurs grandeurs dans une même structure, ce type de structure est appelé une séquence. itertuples () peut être 100 fois plus rapide. 4) Enfin, le nommé itertuples()est plus lent que le point précédent mais vous n'avez pas à définir de variable par colonne et cela fonctionne avec des noms de colonnes tels que My Col-Name is very Strange. Ici, l’index 0 représente la 1ère colonne de DataFrame, c’est-à-dire Date, l’index 1 représente la colonne Income_1 et l’index 2 représente la colonne Income_2.eval(ez_write_tag([[250,250],'delftstack_com-large-leaderboard-2','ezslot_10',111,'0','0'])); pandas.DataFrame.iterrows() retourne l’index de la ligne et toutes les données de la ligne sous forme de Series. 3) La valeur itertuples()par défaut en utilisant name = None est encore plus rapide mais pas vraiment pratique car vous devez définir une variable par colonne. L'astuce consiste à boucler au, @ImperishableNight Pas du tout; le but de cet article n'est pas de dénoncer l'itération en général - c'est de dénoncer spécifiquement l'utilisation de. parcourir - supprimer ligne dataframe python . Je vise à effectuer la même tâche avec plus d'efficacité. Named Itertuples done in {} seconds, result = {}", "3. Je ne vois personne mentionner que vous pouvez passer l'index en tant que liste pour la ligne à renvoyer en tant que DataFrame: Notez l'utilisation de crochets doubles. à la suite de l’application de la fonction donnée le long de l’axe donné du DataFrame. Selon les types de données, l'itérateur renvoie une copie et non une vue, et y écrire n'aura aucun effet. Il en résulte un code lisible. Ici, on a 57.1% de femmes. J'y démontre à quel point cet outil peut vous faire économiser du temps et de nombreux efforts lors de vos projets Data Science. Des pensées? Pour itérer sur l'ensemble des lignes d'une data frame avec pandas on peut utiliser iterrows(), items() ou encore itertuples(): ... Pour parcourir l'ensemble des lignes de la data frame et afficher toutes les colonnes en même temps, on peut … Ici, le mot clé lambda est utilisé pour définir une fonction en ligne qui est appliquée à chaque ligne. “python parcourir ligne” Code Answer. Python Pandas parcourt des lignes et accède aux noms de colonnes. Polyvalent Itertuples working even with special characters in the column name done in {} seconds, result = {}", # The to_dict call results in a list of dicts, # where each row_dict is a dictionary with k:v pairs of columns:value for that row, il existe probablement de bien meilleures alternatives, pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/…. Itertuples done in {} seconds, result = {}", "4. Comment puis-je supprimer les lignes en double ? Une manière très simple et intuitive est: df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]}) print(df) for i in range(df.shape[0]): # For printing the second column print(df.iloc[i,1]) # For printing more than one columns print(df.iloc[i,[0,2]]) Au sein de chaque ligne de la dataframe, je suis en train de faire référence à chaque valeur le long d'une ligne par son nom de colonne. # iterating over one column - `f` is some function that processes your data, # iterating over multiple columns - same data type, # iterating over multiple columns - differing data type, # => 10 loops, best of 3: 50.3 ms per loop, # => 1000 loops, best of 3: 541 µs per loop, "1. Je suis en train de parcourir les lignes d'un Python Pandas dataframe. > Modules non standards > Pandas > Tri de Dataframes. Cela est important parce que, lorsque vous utilisez pd.DataFrame.iterrows, vous parcourez les lignes en tant que série.Mais il s’agit de non la série que le bloc de données est en train de stocker. Il s'agit d'une indexation chaînée. Mon conseil est de tester différentes approches sur vos données avant d'en choisir une. Vous ne devez jamais modifier quelque chose sur lequel vous faites une itération. La seule différence entre loc et iloc est que dans loc nous devons spécifier le nom de la ligne ou de la colonne à laquelle accéder tandis que dans iloc nous spécifions l’index de la ligne ou de la colonne à accéder. Sous List Comprehensions, l'exemple "itération sur plusieurs colonnes" nécessite une mise en garde: Juste une petite question de quelqu'un qui lit ce fil si longtemps après son achèvement: comment df.apply () se compare-t-il aux itertuples en termes d'efficacité? Il existe cependant des situations où l'on peut (ou devrait) considérer applycomme une alternative sérieuse, notamment dans certaines GroupByopérations). Dans une boucle for et en utilisant le décompactage de tuple (voir l'exemple:) i, row, j'utilise le rowpour afficher uniquement la valeur et utiliser iavec la locméthode lorsque je souhaite modifier des valeurs. Merci! Vous ne devez utiliser aucune fonction avec " iter" dans son nom pendant plus de quelques milliers de lignes ou vous devrez vous habituer à beaucoup d'attente. Access a single value for a row/column pair by integer position. Selon ce que vous essayez de faire. Je dois cependant mentionner que ce n'est pas toujours aussi sec et sec. Ici, le rowdans la boucle est une copie de cette ligne, et non une vue de celle-ci. C'est la seule technique valide que je connaisse si vous souhaitez conserver les types de données et également faire référence aux colonnes par nom. Mais cela ne me donne pas la réponse dont j'ai besoin. Par conséquent, nous pourrions utiliser cette fonction pour parcourir les lignes dans Pandas DataFrame. UtilisationDataFrame.to_string() . Itertuples est plus rapide et préserve le type de données. Il existe un moyen d'itérer les lignes de lancement tout en obtenant un DataFrame en retour, et non une série. Dans la seconde (le pire) de la solution, vous êtes ajoutant via (concat) un DataFrame ligne à la fois. Ces deux méthodes ont leur subtilité comme itertuples() qui est supposé être plus rapide que iterrows() , ou iterrows( ) pourrait ne pas correspondre d’une ligne à l’autre. Parcourir. Nous ajouterons +1 à … Une tendance courante que je remarque de nouveaux utilisateurs est de poser des questions du formulaire "comment puis-je répéter sur mon df pour faire X?". Consultez la documentation sur les fonctionnalités de base essentielles pour trouver une méthode vectorisée adaptée à votre problème. Ce n'est pas toujours évident d'apprendre à manipuler un nouveau module. Voulez-vous imprimer un DataFrame? pandas.DataFrame.itertuples retourne un objet pour itérer sur des tuples pour chaque ligne avec le premier champ comme index et champs restants comme valeurs de colonne. En fonction du répertoire dans lequel est exécuté votre script, il peut être nécessaire de changer de répertoire de travail du script. Le code entraîne une erreur si un DataFrame ne contient pas un en-tête spécifié (KeyError: "['str2"] pas dans l'index "). Où, func représente la fonction à appliquer et axe représente l’axe le long duquel la fonction est appliquée. Nous allons étudier plus particulièrement 2 types de séquences : les tuples et les tableaux (il en existe d'autres que nous n'évoquerons pa… Cependant, vous pouvez utiliser iet locspécifier le DataFrame pour effectuer le travail. Mais la mémoire peut être différente dans certains cas. Vérifiez d' abord si vous avez vraiment besoin d' itérer sur les lignes d'un DataFrame. ,q > @ pqxppudwlrq ghv frorqqhv sulqw gi froxpqv ,q > @ w\sh gh fkdtxh frorqqh sulqw gi gw\shv ,q > @ lqirupdwlrqv vxu ohv grqqphv sulqw gi lqir Est-ce plus rapide que de convertir le DataFrame en un tableau numpy (via .values) et d'opérer directement sur le tableau? J'ai divisé cet article en trois sections. Tri de Dataframes. J'essaie de créer un dictionnaire avec des valeurs uniques à partir de plusieurs colonnes dans un fichier csv. Pour le dataframe donné avec ma fonction: Un test complet Parcourir les lignes d’un DataFrame Il peut être parfois utile de parcourir ligne après ligne un DataFrame. Notez quelques mises en garde importantes qui ne sont mentionnées dans aucune des autres réponses. Les compréhensions de la Vous pouvez également le caster dans un tableau. By continuing, you consent to our use of cookies and other tracking technologies and Les boucles pour les pandas sont-elles vraiment mauvaises? Amélioration des performances - Une introduction de la documentation sur l'amélioration des opérations standard des pandas, Les boucles pour les pandas sont-elles vraiment mauvaises? 3.3.1 Lire uniquement des colonnes spécifiques du fichier CSV Nous pouvons spécifier le paramètre usecols pour lire des colonnes spécifiques à partir du fichier CSV. iat. pandas: powerful Python data analysis toolkit¶. Bien que ce iterrows()soit une bonne option, cela itertuples()peut parfois être beaucoup plus rapide: Vous pouvez également utiliser df.apply()pour parcourir les lignes et accéder à plusieurs colonnes pour une fonction. Nous pouvons également parcourir les lignes de DataFrame Pandas en utilisant les méthodes loc(), iloc(), iterrows(), itertuples(), iteritems() et apply() des objets DataFrame.eval(ez_write_tag([[300,250],'delftstack_com-medrectangle-3','ezslot_6',113,'0','0'])); Nous utiliserons le DataFrame ci-dessous comme exemple dans les sections suivantes.

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