2025 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2025-01-22 17:37
Pandas tem a função iterrows () que irá ajudá-lo loop através cada linha de um quadro de dados . Pandas 'iterrows () retorna um iterador contendo o índice de cada linha e os dados em cada linha como um Series . Uma vez que iterrows () retorna iterador , podemos usar a próxima função para ver o conteúdo do iterador.
Nesse sentido, como faço para iterar colunas em pandas?
DataFrame.iteritems () Ele produz um iterador que pode ser usado para iterar sobre todo o colunas de um dataframe. Para cada coluna no Dataframe ele retorna um iterador para a tupla contendo o coluna nome e coluna conteúdo como série. Como havia 3 colunas então 3 tuplas foram retornadas durante iteração.
Da mesma forma, qual é o retorno de Iterrows? iterrows () é um gerador que itera sobre as linhas do dataframe e retorna o índice de cada linha, além de um objeto que contém a própria linha.
Simplesmente então, o pandas se aplica mais rápido do que o loop?
1 resposta. É meu entendimento isso. Aplique geralmente não é mais rápido que iteração sobre o eixo. Eu acredito que por baixo do capô é apenas um ciclo sobre o eixo, exceto que você está incorrendo na sobrecarga de uma chamada de função a cada vez neste caso.
Como faço para iterar em linhas e colunas em pandas?
Em ordem de iterar nas linhas , aplicamos uma função itertuples () esta função retorna uma tupla para cada fileira no DataFrame. O primeiro elemento da tupla será o da linha valor do índice correspondente, enquanto os valores restantes são o fileira valores.
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