Pythonパンダ-反復

Pandasオブジェクトに対する基本的な反復の動作は、タイプによって異なります。 Seriesを反復処理する場合、それは配列のようなものと見なされ、基本的な反復処理によって値が生成されます。 DataFrameやPanelなどの他のデータ構造は、オブジェクトの keys を反復処理する* dictのような*規則に従います。

要するに、基本的な反復（オブジェクトの i の場合）は次を生成します-

シリーズ-値
DataFrame -列ラベル
パネル-アイテムのラベル

DataFrameの反復

DataFrameを反復すると、列名が与えられます。同じことを理解するために、次の例を考えてみましょう。

import pandas as pd
import numpy as np

N=20
df = pd.DataFrame({
   'A': pd.date_range(start='2016-01-01',periods=N,freq='D'),
   'x': np.linspace(0,stop=N-1,num=N),
   'y': np.random.rand(N),
   'C': np.random.choice(['Low','Medium','High'],N).tolist(),
   'D': np.random.normal(100, 10, size=(N)).tolist()
   })

for col in df:
   print col

その*出力*は次のとおりです-

A
C
D
x
y

DataFrameの行を反復するには、次の関数を使用できます-

* iteritems（）*-（キー、値）のペアを反復処理する
* iterrows（）*-（インデックス、シリーズ）のペアとして行を反復処理する
* itertuples（）*-namedtuplesとして行を反復処理します

iteritems（）

各列をキーとして、値のペアをラベルとしてキー、列の値をシリーズオブジェクトとして繰り返します。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=['col1','col2','col3'])
for key,value in df.iteritems():
   print key,value

その*出力*は次のとおりです-

col1 0    0.802390
1    0.324060
2    0.256811
3    0.839186
Name: col1, dtype: float64

col2 0    1.624313
1   -1.033582
2    1.796663
3    1.856277
Name: col2, dtype: float64

col3 0   -0.022142
1   -0.230820
2    1.160691
3   -0.830279
Name: col3, dtype: float64

各列は、シリーズのキーと値のペアとして個別に繰り返されます。

iterrows（）

iterrows（）は、各インデックス値と各行のデータを含むシリーズを生成するイテレータを返します。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns = ['col1','col2','col3'])
for row_index,row in df.iterrows():
   print row_index,row

その*出力*は次のとおりです-

0  col1    1.529759
   col2    0.762811
   col3   -0.634691
Name: 0, dtype: float64

1  col1   -0.944087
   col2    1.420919
   col3   -0.507895
Name: 1, dtype: float64

2  col1   -0.077287
   col2   -0.858556
   col3   -0.663385
Name: 2, dtype: float64
3  col1    -1.638578
   col2     0.059866
   col3     0.493482
Name: 3, dtype: float64

注-* iterrows（）*は行を反復処理するため、行全体でデータ型を保持しません。 0,1,2は行インデックスであり、col1、col2、col3は列インデックスです。

itertuples（）

itertuples（）メソッドは、DataFrameの各行に対して名前付きタプルを生成する反復子を返します。タプルの最初の要素は行の対応するインデックス値であり、残りの値は行の値です。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns = ['col1','col2','col3'])
for row in df.itertuples():
    print row

その*出力*は次のとおりです-

Pandas(Index=0, col1=1.5297586201375899, col2=0.76281127433814944, col3=-
0.6346908238310438)

Pandas(Index=1, col1=-0.94408735763808649, col2=1.4209186418359423, col3=-
0.50789517967096232)

Pandas(Index=2, col1=-0.07728664756791935, col2=-0.85855574139699076, col3=-
0.6633852507207626)

Pandas(Index=3, col1=0.65734942534106289, col2=-0.95057710432604969,
col3=0.80344487462316527)

注意-反復中はオブジェクトを変更しないでください。反復は読み取りを目的としており、反復子は元のオブジェクト（ビュー）のコピーを返すため、変更は元のオブジェクトに反映されません。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns = ['col1','col2','col3'])

for index, row in df.iterrows():
   row['a'] = 10
print df

その*出力*は次のとおりです-

        col1       col2       col3
0  -1.739815   0.735595  -0.295589
1   0.635485   0.106803   1.527922
2  -0.939064   0.547095   0.038585
3  -1.016509  -0.116580  -0.523158

観察、変更は反映されません。

Python-pandas-iteration

目次

Pythonパンダ-反復

DataFrameの反復

iteritems（）

iterrows（）

itertuples（）