Python Pandasデータフレームの行を反復処理しようとしています。データフレームの各行内で、行に沿った各値を列名で参照しようとしています。
ここに私が持っているものがあります:
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.Rand(10,4),columns=list('ABCD'))
print df
A B C D
0 0.351741 0.186022 0.238705 0.081457
1 0.950817 0.665594 0.671151 0.730102
2 0.727996 0.442725 0.658816 0.003515
3 0.155604 0.567044 0.943466 0.666576
4 0.056922 0.751562 0.135624 0.597252
5 0.577770 0.995546 0.984923 0.123392
6 0.121061 0.490894 0.134702 0.358296
7 0.895856 0.617628 0.722529 0.794110
8 0.611006 0.328815 0.395859 0.507364
9 0.616169 0.527488 0.186614 0.278792
このアプローチ を使用して反復しましたが、ソリューションの一部のみを提供しています-各反復で行を選択した後、どのようにして行要素にアクセスしますか列名?
これが私がやろうとしていることです:
for row in df.iterrows():
print row.loc[0,'A']
print row.A
print row.index()
私の理解では、行はPandas series です。しかし、シリーズにインデックスを付ける方法はありません。
列名を使用して行を繰り返し処理することは可能ですか?
itertuples()
も好きです
for row in df.itertuples():
print(row.A)
print(row.Index)
行は名前付きタプルであるため、各行の値にアクセスする場合、MUCH高速
スピードラン :
df = pd.DataFrame([x for x in range(1000*1000)], columns=['A'])
st=time.time()
for index, row in df.iterrows():
row.A
print(time.time()-st)
45.05799984931946
st=time.time()
for row in df.itertuples():
row.A
print(time.time() - st)
0.48400020599365234
iterrows()
からのアイテムはシリーズではなく、(インデックス、シリーズ)のタプルなので、次のようにforループでタプルをアンパックできます。
for (idx, row) in df.iterrows():
print(row.loc['A'])
print(row.A)
print(row.index)
#0.890618586836
#0.890618586836
#Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object')
for i in range(1,len(na_rm.columns)):
print ("column name:", na_rm.columns[i])
出力:
column name: seretide_price
column name: symbicort_mkt_shr
column name: symbicort_price