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. J'ai divisé cet article en trois sections. Il en résulte un code lisible. Maintenant, je veux parcourir les lignes de ce cadre. NB_ARC_VL) Où, func représente la fonction à appliquer et axe représente l’axe le long duquel la fonction est appliquée. Mais cela ne me donne pas la réponse dont j'ai besoin. 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 (). 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). DataFrame ; Comment parcourir les arguments au script bash ; Comment faire pour compter toutes les lignes de code dans un répertoire récursivement ? 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 . 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. 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. Dans la seconde (le pire) de la solution, vous êtes ajoutant via (concat) un DataFrame ligne à la fois. J'appuie @oulenz. 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). Le code entraîne une erreur si un DataFrame ne contient pas un en-tête spécifié (KeyError: "['str2"] pas dans l'index "). Équivalent à a[len(a):] = [x].. list.extend (iterable) Étend la liste en y ajoutant tous les éléments de l'itérable. (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. Une manière très simple et intuitive est: Cet exemple utilise iloc pour isoler chaque chiffre de la trame de données. Ne l'utilisez pas. Voir cette réponse pour des alternatives. Vous devez utiliser df.iterrows(). Est-ce plus rapide que de convertir le DataFrame en un tableau numpy (via .values) et d'opérer directement sur le tableau? python parcourir ligne . La méthode drop supprime, ou en d’autres termes, supprime les étiquettes spécifiées des lignes ou des colonnes. You can read details in our 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? Ici, le mot clé lambda est utilisé pour définir une fonction en ligne qui est appliquée à chaque ligne. iloc. By continuing, you consent to our use of cookies and other tracking technologies and 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. Bien que l'itération ligne par ligne ne soit pas particulièrement efficace car les Seriesobjets doivent être créés. The index (row labels) of the DataFrame. df.iterrows()est la bonne réponse à cette question, mais "vectoriser vos opérations" est la meilleure. vous devez éviter d'itérer sur les lignes à moins que vous ne deviez absolument le faire. Il est possible de créer un dossier avec mkdir(chemin): 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. 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. iat. loc. 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. J'ai fait un peu de test sur la consommation de temps pour df.iterrows (), df.itertuples () et zip (df ['a'], df ['b']) et publié le résultat dans la réponse d'un autre question: Une grande partie de la différence de temps dans vos deux exemples semble être due au fait que vous semblez utiliser l'indexation basée sur les étiquettes pour la commande .iterrows () et l'indexation basée sur des nombres entiers pour la commande .itertuples (). Une fois que nous aurons fait cela, nous utiliserons unfor loop pour parcourir tous les fichiers par année, qui vont de 1880 à 2015. PS: Pour en savoir plus sur ma justification de la rédaction de cette réponse, passez au bas de la page. Il y a tellement de façons de parcourir les lignes dans la trame de données des pandas. Comme indiqué dans les réponses précédentes, ici, vous ne devez pas modifier quelque chose que vous répétez. Ce n'est pas toujours évident d'apprendre à manipuler un nouveau module. parcourir - supprimer ligne dataframe python Comment vérifier si une valeur est NaN dans un Pandas DataFrame (13) Syntaxe super simple: df.isna ().any (axis=None) À partir de la version 0.23.2, vous pouvez utiliser DataFrame.isna + DataFrame.any (axis=None) où axis=None spécifie la réduction logique sur l'ensemble de DataFrame. Quand devrais-je jamais vouloir utiliser pandas apply () dans mon code? J'ai trouvé cette question similaire . Purely integer-location based indexing for selection by position. Je ne recommande pas de faire cela. Cookie policy and Access a single value for a row/column pair by integer position. Il existe cependant des situations où l'on peut (ou devrait) considérer applycomme une alternative sérieuse, notamment dans certaines GroupByopérations). 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. to show you personalized content and targeted ads, to analyze our website traffic, UtilisationDataFrame.to_string() . 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. 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. Nous testons la mise à disposition de toutes les colonnes et le sous-ensemble des colonnes. 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. Les compréhensions de la 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. Date: Jun 18, 2019 Version: 0.25.0.dev0+752.g49f33f0d. Livraison rapide Produits de qualité à petits prix Aliexpress : Achetez malin, vivez mieux Je suis en train de parcourir les lignes d'un Python Pandas dataframe. Access a group of rows and columns by label(s) or a boolean array. Useful links: Binary Installers | Source Repository | Issues & Ideas | Q&A Support | Mailing List. 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). J'ai utilisé votre logique pour créer un dictionnaire avec des clés et des valeurs uniques et j'ai eu une erreur indiquant. Voir les documents de pandas sur l'itération pour plus de détails. Je concède qu'il y a des circonstances où l'itération ne peut pas être évitée (par exemple, certaines opérations où le résultat dépend de la valeur calculée pour la ligne précédente). Science des données Analyse des données ... Offert par. Le df.iteritems () parcourt les colonnes et non les lignes. Si vous pouvez encapsuler votre logique métier dans une fonction, vous pouvez utiliser une compréhension de liste qui l'appelle. 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 : Pour afficher et modifier des valeurs, j'utiliserais iterrows(). Mais à tout le moins, ne l'utilisez pas. 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. 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. Pour cette raison, je suis tombé sur un cas où les valeurs numériques comme. Équivalent à a[len(a):] = iterable. Ajouter une ligne dans un pandas. 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. Lorsque nous utilisons la méthode loc[] dans la boucle via DataFrame, nous pouvons parcourir les lignes de DataFrame. Nous ajouterons +1 à … Si vous n'êtes pas sûr d'avoir besoin d'une solution itérative, vous n'en avez probablement pas. Cela comprend l'arithmétique, les comparaisons, (la plupart) des réductions, le remodelage (comme le pivotement), les jointures et les opérations groupées. @ cs95 Que recommanderiez-vous à la place? Mais la mémoire peut être différente dans certains cas. Les boucles pour les pandas sont-elles vraiment mauvaises? Nous allons étudier plus particulièrement 2 types de séquences : les tuples et les tableaux (il en existe d'autres que nous n'évoquerons pa… J'essaie de créer un dictionnaire avec des valeurs uniques à partir de plusieurs colonnes dans un fichier csv. 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. Cet article décrit toutes les fonctionnalités majeurs offertes par la bibliothèque Pandas. Par conséquent, vous ne devez PAS écrire quelque chose comme row['A'] = 'New_Value'cela, cela ne modifiera pas le DataFrame. J'y démontre à quel point cet outil peut vous faire économiser du temps et de nombreux efforts lors de vos projets Data Science. Selon ce que vous essayez de faire. # 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. En d'autres termes, vous devriez y penser en termes de colonnes. Si vous devez vraiment itérer une trame de données pandas, vous voudrez probablement éviter d'utiliser iterrows () . Par exemple: Veuillez noter que si index=True, l'index est ajouté en tant que premier élément du tuple , ce qui peut être indésirable pour certaines applications. Compris. Appel à l'autorité Avec un grand nombre de colonnes (> 255), les tuples réguliers sont retournés. Traitement d'un tableau à deux dimensions: un exemple. 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? Et préserve le mappage des valeurs / noms pour les lignes à itérer. Je voulais ajouter que si vous convertissez d'abord la trame de données en un tableau numpy puis utilisez la vectorisation, c'est encore plus rapide que la vectorisation des trames de données pandas (et cela inclut le temps de le reconvertir en une série de trames de données). Si vous êtes nouveau sur ce sujet et que vous êtes un débutant en pandas, NE PAS RÉPÉTER !! quelles sont les performances de cette option lorsqu'elle est utilisée sur une grande trame de données (millions de lignes par exemple)? Par conséquent, nous pourrions utiliser cette fonction pour parcourir les lignes dans Pandas DataFrame. Ainsi, pour le faire itérer sur les lignes, vous devez transposer (le "T"), ce qui signifie que vous changez les lignes et les colonnes les unes dans les autres (réfléchissez sur la diagonale). Supposons qu'on vous donne un tableau carré (un tableau de n lignes et n colonnes). 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?". Voici toutes les méthodes des objets de type liste : list.append (x) Ajoute un élément à la fin de la liste. 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. On commence toujours par des trucs simples qu'on peine toujours à faire même après quelques requêtes sur un moteur de recherche. 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/…. 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 … pandas: powerful Python data analysis toolkit¶. DataFrame.iterrows est un générateur qui produit à la fois l'index et la ligne. Nous pouvons utiliser axis = 1 ou axis = 'columns' pour appliquer une fonction à chaque ligne. 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. index. Iterrows done in {} seconds, result = {}", "2. > Modules non standards > Pandas > Tri de Dataframes. 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. 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. Ceci est directement comparable à pd.DataFrame.itertuples. Ce n'est pas vraiment une itération, mais cela fonctionne beaucoup mieux que l'itération pour certaines applications. 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. 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. 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. Cette ligne consiste juste en l'importation de la librairie seaborn. L’attribut Pandas DataFrame iloc est également très similaire à l’attribut loc. De plus, si votre trame de données est raisonnablement petite (par exemple moins de 1000 éléments), les performances ne sont pas vraiment un problème. 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. Créé: June-20, 2020 | Mise à jour: February-21, 2021. Le type liste dispose de méthodes supplémentaires. Axis spécifie si les étiquettes sont supprimées de l’index/la ligne (0 ou index) ou de la colonne (1 ou columns). itertuples () peut être 100 fois plus rapide. Affichage du code qui appelle iterrows()tout en faisant quelque chose dans une boucle for. Vérifiez d' abord si vous avez vraiment besoin d' itérer sur les lignes d'un DataFrame. En fonction du répertoire dans lequel est exécuté votre script, il peut être nécessaire de changer de répertoire de travail du script. Par conséquent, nous pourrions également utiliser cette fonction pour parcourir les lignes dans Pandas DataFrame. Privacy policy. Il est possible de "stocker" plusieurs grandeurs dans une même structure, ce type de structure est appelé une séquence. Passé des heures à essayer de parcourir les particularités des structures de données des pandas pour faire quelque chose de simple ET expressif. Ici, on a 57.1% de femmes. Named Itertuples done in {} seconds, result = {}", "3. Il s'agit d'une indexation chaînée. Cet article est une comparaison très intéressante entre les iterrows et les itertuples. 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]]) Comment compter le nombre de lignes dans un groupe dans le groupe pandas par objet? Seul. Get the properties associated with this pandas object. Les mécanismes sous-jacents sont toujours itératifs, car les opérations de chaîne sont intrinsèquement difficiles à vectoriser. 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. Itertuples est plus rapide et préserve le type de données. 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. 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. Ne l'utilisez pas! 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. Quand devrais-je jamais vouloir utiliser pandas apply () dans mon code? Pour le dataframe donné avec ma fonction: Un test complet 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. 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. 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. Enfin, il est possible d'afficher pour chaque part du camembert la proportion représentée. Pouvez-vous expliquer pourquoi c'est plus rapide? pandas.DataFrame.apply pour parcourir les lignes pandas Nous pouvons parcourir les lignes d’un Pandas DataFrame en utilisant l’attribut index du DataFrame. “python parcourir ligne” Code Answer. Pour chaque ligne, je veux pouvoir accéder à ses éléments (valeurs dans les cellules) par le nom des colonnes. Par exemple: Est-il possible de faire cela chez les pandas? 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. Consultez la documentation sur les fonctionnalités de base essentielles pour trouver une méthode vectorisée adaptée à votre problème. 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. - 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). 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. Sur les gros Datafrmes, cela semble mieux car cela, Pour les personnes qui ne veulent pas lire le code: la ligne bleue est. L’attribut Pandas DataFrame index donne un objet range de la ligne supérieure à la ligne inférieure d’un DataFrame. Merci! Dans ce projet guidé, vous : Analyse de valeurs manquantes et suppression de colonnes et lignes "vides" Identifier et nettoyer des valeurs aberrantes. Voulez-vous calculer quelque chose? Évidemment, c'est beaucoup plus lent que d'utiliser apply et Cython comme indiqué ci-dessus, mais c'est nécessaire dans certaines circonstances. Pour se faire, nous utiliserons la fonction chdir(repertoire) dans le module os pour changer de répertoire de travail. pour celà Pandas propose deux itérateurs iterrows() et itertuples () . Un exemple est si vous souhaitez exécuter du code en utilisant les valeurs de chaque ligne en entrée. Itertuples done in {} seconds, result = {}", "4. and to understand where our visitors are coming from. Achat en ligne panda cross stitch pas cher sur Aliexpress France ! 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. 4. Ici, le rowdans la boucle est une copie de cette ligne, et non une vue de celle-ci. Selon les types de données, l'itérateur renvoie une copie et non une vue, et y écrire n'aura aucun effet. Voici pourquoi. Nous pouvons également parcourir les lignes de DataFrame Pandas en utilisant les méthodes loc() , iloc() , iterrows() , itertuples() , iteritems() et apply() des objets DataFrame. Il y a tellement de façons de parcourir les lignes dans la trame de données des pandas. Parcourir. Cela renvoie un DataFrame avec une seule ligne. pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures … Je dois cependant mentionner que ce n'est pas toujours aussi sec et sec. à la suite de l’application de la fonction donnée le long de l’axe donné du DataFrame. J'essaie d'obtenir le nombre de lignes de dataframe df avec Pandas, et voici mon code. Un bon nombre d'opérations et de calculs de base sont "vectorisés" par des pandas (soit via NumPy, soit via des fonctions Cythonisées). 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. 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. * YMMV pour les raisons décrites dans la section Mises en garde ci-dessus. S'il n'en existe pas, n'hésitez pas à écrire le vôtre en utilisant des extensions cython personnalisées . Mon conseil est de tester différentes approches sur vos données avant d'en choisir une. Nous pouvons parcourir les lignes d’un Pandas DataFrame en utilisant l’attribut index du DataFrame. Vous pouvez également le caster dans un tableau. 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? ,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 Python Pandas parcourt des lignes et accède aux noms de colonnes. Cependant, vous pouvez utiliser iet locspécifier le DataFrame pour effectuer le travail. 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. Il existe une ligne un peu magique, qui modifie les propriétés graphiques par défaut de matplotlib, afin de rendre les graphiques un peu plus beaux. Je vise à effectuer la même tâche avec plus d'efficacité. 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. 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. Index > 2: break print ("Nombre d'arcs de stationnement pour vélos:", ligne. Tri de Dataframes. Ici, range(len(df)) génère un objet range à boucler sur des lignes entières dans le DataFrame. Vous ne devez jamais modifier quelque chose sur lequel vous faites une itération. Quand dois-je m'en soucier? Les pandas savent que la première ligne du CSV contenait des noms de colonnes, et il les utilisera automatiquement. 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. Je sais qu'il faut éviter cela en faveur des iterrows ou itertuples, mais il serait intéressant de savoir pourquoi. 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. 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. 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". * Les méthodes de chaîne Pandas sont "vectorisées" dans le sens où elles sont spécifiées sur la série mais fonctionnent sur chaque élément. Il s'agit d'une indexation chaînée. Vous pouvez faire fonctionner des choses arbitrairement complexes grâce à la simplicité et la vitesse du python brut. Parcourir les lignes d’un DataFrame Il peut être parfois utile de parcourir ligne après ligne un DataFrame. Il existe différentes méthodes et l'habituel iterrows()est loin d'être le meilleur. L'itération chez les pandas est un anti-modèle, et c'est quelque chose que vous ne devriez faire que lorsque vous avez épuisé toutes les autres options. Parfois, la réponse à "quelle est la meilleure méthode pour une opération" est "cela dépend de vos données". Comment puis-je supprimer les lignes en double ? La syntaxe de base est la suivante: Chaque fois que Python parcourt la boucle, la variable object prend la valeur du prochain élément de notre séquence collection_of_objects et Python exécutera le code que nous avons écrit pour cha… @vgoklani Si l'itération ligne par ligne est inefficace et que vous avez un tableau numpy non-objet, l'utilisation du tableau numpy brut sera presque sûrement plus rapide, en particulier pour les tableaux avec plusieurs lignes. 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. 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. Comment générer un script INSERT pour une table SQL Server existante qui inclut toutes les lignes stockées?

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