for ligne in df. Certaines bibliothèques (par exemple une bibliothèque Java Interop que j'utilise) nécessitent que les valeurs soient transmises dans une rangée à la fois, par exemple, en cas de streaming de données. Par conséquent, nous pourrions également utiliser cette fonction pour parcourir les lignes dans Pandas DataFrame. 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. 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. Équivalent à a[len(a):] = [x].. list.extend (iterable) Étend la liste en y ajoutant tous les éléments de l'itérable. Des pensées? 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. Comment générer un script INSERT pour une table SQL Server existante qui inclut toutes les lignes stockées? Créé: June-20, 2020 | Mise à jour: February-21, 2021. Enfin, il est possible d'afficher pour chaque part du camembert la proportion représentée. 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. 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. pandas.DataFrame.apply pour parcourir les lignes pandas Nous pouvons parcourir les lignes d’un Pandas DataFrame en utilisant l’attribut index du DataFrame. Nous allons étudier plus particulièrement 2 types de séquences : les tuples et les tableaux (il en existe d'autres que nous n'évoquerons pa… Selon les types de données, l'itérateur renvoie une copie et non une vue, et y écrire n'aura aucun effet. Pour chaque ligne, je veux pouvoir accéder à ses éléments (valeurs dans les cellules) par le nom des colonnes. Ici, on a 57.1% de femmes. Named Itertuples done in {} seconds, result = {}", "3. Pour le dataframe donné avec ma fonction: Un test complet Seul. affirm you're at least 16 years old or have consent from a parent or guardian. 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. 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. We use cookies and other tracking technologies to improve your browsing experience on our website, 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. Traitement d'un tableau à deux dimensions: un exemple. * C'est en fait un peu plus compliqué que "pas". 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]]) Une manière très simple et intuitive est: Cet exemple utilise iloc pour isoler chaque chiffre de la trame de données. Comment puis-je supprimer les lignes en double ? - 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). Pour autant que je sache, Remarque: "Parce que iterrows renvoie une série pour chaque ligne, il, @ viddik13 c'est une bonne note merci. df.iterrows()est la bonne réponse à cette question, mais "vectoriser vos opérations" est la meilleure. 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. Comme indiqué dans les réponses précédentes, ici, vous ne devez pas modifier quelque chose que vous répétez. 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) : 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. 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. Supposons qu'on vous donne un tableau carré (un tableau de n lignes et n colonnes). 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. pandas.DataFrame.apply retourne un DataFrame L'objet Pandas DataFrame doit être considéré comme une série de séries. Cet article décrit toutes les fonctionnalités majeurs offertes par la bibliothèque Pandas. Je vise à effectuer la même tâche avec plus d'efficacité. @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. * YMMV pour les raisons décrites dans la section Mises en garde ci-dessus. Cela comprend l'arithmétique, les comparaisons, (la plupart) des réductions, le remodelage (comme le pivotement), les jointures et les opérations groupées. 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. 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). 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. Cependant, il faut une certaine familiarité avec la bibliothèque pour savoir quand. Ce n'est pas vraiment une itération, mais cela fonctionne beaucoup mieux que l'itération pour certaines applications. Vous devez utiliser df.iterrows(). Par conséquent, vous itérez efficacement la trame de données d'origine sur ses lignes lorsque vous utilisez df.T.iteritems (). Il s'agit d'une indexation chaînée. Ne sachant pas comment itérer sur un DataFrame, la première chose qu'ils font, c'est Google et finir ici, à cette question. Une fois que nous aurons fait cela, nous utiliserons unfor loop pour parcourir tous les fichiers par année, qui vont de 1880 à 2015. De nombreuses preuves suggèrent que la compréhension des listes est suffisamment rapide (et même parfois plus rapide) pour de nombreuses tâches courantes de pandas. 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. 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 . La méthode drop supprime, ou en d’autres termes, supprime les étiquettes spécifiées des lignes ou des colonnes. Quand devrais-je jamais vouloir utiliser pandas apply () dans mon code? Dans de nombreux cas, l'itération manuelle sur les lignes n'est pas nécessaire [...]. parcourir - supprimer ligne dataframe python . 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. Selon ce que vous essayez de faire. Itertuples done in {} seconds, result = {}", "4. 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. 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. 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. 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). 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. Tri de Dataframes. 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). De plus, si votre trame de données est raisonnablement petite (par exemple moins de 1000 éléments), les performances ne sont pas vraiment un problème. On commence toujours par des trucs simples qu'on peine toujours à faire même après quelques requêtes sur un moteur de recherche. (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. 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. PS: Pour en savoir plus sur ma justification de la rédaction de cette réponse, passez au bas de la page. J'appuie @oulenz. loc. Parcourir les lignes d’un DataFrame Il peut être parfois utile de parcourir ligne après ligne un DataFrame. pandas: powerful Python data analysis toolkit¶. Access a single value for a row/column pair by integer position. Il est possible de créer un dossier avec mkdir(chemin): and to understand where our visitors are coming from. DataFrame ; Comment parcourir les arguments au script bash ; Comment faire pour compter toutes les lignes de code dans un répertoire récursivement ? Bien que l'itération ligne par ligne ne soit pas particulièrement efficace car les Seriesobjets doivent être créés. Un bon nombre d'opérations et de calculs de base sont "vectorisés" par des pandas (soit via NumPy, soit via des fonctions Cythonisées). Nous pouvons utiliser axis = 1 ou axis = 'columns' pour appliquer une fonction à chaque ligne. python parcourir ligne . 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. Quand dois-je m'en soucier? 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. Cet article est une comparaison très intéressante entre les iterrows et les itertuples. Et préserve le mappage des valeurs / noms pour les lignes à itérer. Cette ligne consiste juste en l'importation de la librairie seaborn. 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… Pouvez-vous expliquer pourquoi c'est plus rapide? Dans ce projet guidé, vous : Analyse de valeurs manquantes et suppression de colonnes et lignes "vides" Identifier et nettoyer des valeurs aberrantes. Je ne recommande pas de faire cela. Lorsque nous utilisons la méthode loc[] dans la boucle via DataFrame, nous pouvons parcourir les lignes de DataFrame. DataFrame.iterrows est un générateur qui produit à la fois l'index et la ligne. Il en résulte un code lisible. Si vous n'êtes pas sûr d'avoir besoin d'une solution itérative, vous n'en avez probablement pas. Affichage du code qui appelle iterrows()tout en faisant quelque chose dans une boucle for. Nous utiliserons également la fonction getcwd() du même module. Notez quelques mises en garde importantes qui ne sont mentionnées dans aucune des autres réponses. Quand dois-je m'en soucier? Ce n'est pas toujours évident d'apprendre à manipuler un nouveau module. * Les méthodes de chaîne Pandas sont "vectorisées" dans le sens où elles sont spécifiées sur la série mais fonctionnent sur chaque élément. 5.1. Consultez la documentation sur les fonctionnalités de base essentielles pour trouver une méthode vectorisée adaptée à votre problème. @sdbbs existe, utilisez sort_values ​​pour trier vos données, puis appelez to_string () sur le résultat. 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/…. Je sais qu'il faut éviter cela en faveur des iterrows ou itertuples, mais il serait intéressant de savoir pourquoi. Cela renvoie un DataFrame avec une seule ligne. Il existe différentes méthodes et l'habituel iterrows()est loin d'être le meilleur. Il existe un moyen d'itérer les lignes de lancement tout en obtenant un DataFrame en retour, et non une série. to show you personalized content and targeted ads, to analyze our website traffic, Date: Jun 18, 2019 Version: 0.25.0.dev0+752.g49f33f0d. - applyest lent (mais pas aussi lent que la iter*famille. Livraison rapide Produits de qualité à petits prix Aliexpress : Achetez malin, vivez mieux J'ai le même problème, mais j'ai fini par convertir en un tableau numpy puis en utilisant cython. UtilisationDataFrame.to_string() . Par exemple: Est-il possible de faire cela chez les pandas? Les pandas savent que la première ligne du CSV contenait des noms de colonnes, et il les utilisera automatiquement. By continuing, you consent to our use of cookies and other tracking technologies and Nous pouvons également parcourir les lignes de DataFrame Pandas en utilisant les méthodes loc() , iloc() , iterrows() , itertuples() , iteritems() et apply() des objets DataFrame. 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. 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 … Pour cette raison, je suis tombé sur un cas où les valeurs numériques comme. Useful links: Binary Installers | Source Repository | Issues & Ideas | Q&A Support | Mailing List. 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. Compris. Python Pandas parcourt des lignes et accède aux noms de colonnes. 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. pour celà Pandas propose deux itérateurs iterrows() et itertuples () . 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. Quand devrais-je jamais vouloir utiliser pandas apply () dans mon code? 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. Science des données Analyse des données ... Offert par. Voulez-vous imprimer un DataFrame? Ceci est directement comparable à pd.DataFrame.itertuples. Maintenant, je veux parcourir les lignes de ce cadre. Merci! Sur les gros Datafrmes, cela semble mieux car cela, Pour les personnes qui ne veulent pas lire le code: la ligne bleue est. Cookie policy and Je suis en train de parcourir les lignes d'un Python Pandas dataframe. 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. Voir les documents de pandas sur l'itération pour plus de détails. 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. 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. Download documentation: PDF Version | Zipped HTML. Pour se faire, nous utiliserons la fonction chdir(repertoire) dans le module os pour changer de répertoire de travail. quelles sont les performances de cette option lorsqu'elle est utilisée sur une grande trame de données (millions de lignes par exemple)? 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? Les labels peuvent être un simple label ou un index de type liste ou des labels de colonnes à déposer. Le code entraîne une erreur si un DataFrame ne contient pas un en-tête spécifié (KeyError: "['str2"] pas dans l'index "). Vérifiez d' abord si vous avez vraiment besoin d' itérer sur les lignes d'un DataFrame. 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 … 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 souhaite utiliser des pandas en python pour parcourir plusieurs DataFrames et conserver uniquement les en-têtes d'une liste keep_col spécifiée. Parcourir. Les compréhensions de la ,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 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. J'essaie de créer un dictionnaire avec des valeurs uniques à partir de plusieurs colonnes dans un fichier csv. Rassurez-vous, nous reviendrons ci-dessous sur cette définition. Les boucles pour les pandas sont-elles vraiment mauvaises? En fonction du répertoire dans lequel est exécuté votre script, il peut être nécessaire de changer de répertoire de travail du script. 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). Il y a tellement de façons de parcourir les lignes dans la trame de données des pandas. Access a group of rows and columns by label(s) or a boolean array. Cela a été très utile pour obtenir la nième ligne dans une trame de données après le tri. Où, func représente la fonction à appliquer et axe représente l’axe le long duquel la fonction est appliquée. Ici, le mot clé lambda est utilisé pour définir une fonction en ligne qui est appliquée à chaque ligne. Ces index / sélections sont censés agir déjà comme des tableaux Numpy mais j'ai rencontré des problèmes et je devais lancer. J'ai divisé cet article en trois sections. 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. Mais la mémoire peut être différente dans certains cas. Vous pouvez utiliser la fonction df.iloc comme suit: Je cherchais comment itérer sur les lignes ET les colonnes et je me suis arrêté ici donc: Vous pouvez écrire votre propre itérateur qui implémente namedtuple. Est-ce plus rapide que de convertir le DataFrame en un tableau numpy (via .values) et d'opérer directement sur le tableau? Vous ne devez jamais modifier quelque chose sur lequel vous faites une itération. Par conséquent, vous ne devez PAS écrire quelque chose comme row['A'] = 'New_Value'cela, cela ne modifiera pas le DataFrame. 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. 4. 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. 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? En d'autres termes, vous devriez y penser en termes de colonnes. 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. Si vous êtes nouveau sur ce sujet et que vous êtes un débutant en pandas, NE PAS RÉPÉTER !! Un exemple est si vous souhaitez exécuter du code en utilisant les valeurs de chaque ligne en entrée. Ne l'utilisez pas. Voici pourquoi. Accès à un sous-ensemble du dataframe avec les numéros des lignes et colonnes : df.iloc[1]: renvoie la deuxième ligne. Nous ajouterons +1 à … 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. Équivalent à a[len(a):] = iterable. Mon conseil est de tester différentes approches sur vos données avant d'en choisir une. Dans la seconde (le pire) de la solution, vous êtes ajoutant via (concat) un DataFrame ligne à la fois.