iterrows(),iteritems(),itertuples()區別

Python函數之iterrows, iteritems, itertuples對dataframe進行遍歷

• iterrows(): 將DataFrame迭代為(insex, Series)對。
• iteritems(): 將DataFrame迭代為(列名, Series)對
• itertuples(): 將DataFrame迭代為元祖。

DataFrame數據遍歷方式 iteritems iterrows itertuples

對Pandas對象進行基本迭代的行為取決于類型。在遍歷一個Series時，它被視為類似數組，并且基本迭代產生這些值。其他數據結構（如DataFrame和Panel）遵循類似于字典的慣例，即迭代對象的 鍵 。

總之，基本的迭代產生

• Series - 值
• DataFrame - 列標簽
• Panel - 項目標簽

迭代DataFrame

迭代DataFrame會給出列名稱。讓我們考慮下面的例子來理解相同的情況。

import pandas as pd
import numpy as np

N=20

df = pd.DataFrame({
? ? 'A': pd.date_range(start='2021-01-01',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)

其 輸出 如下

A
C
D
x
y

要迭代DataFrame的行，我們可以使用以下函數 -

• iteritems（） - 遍歷（鍵，值）對
• iterrows（） - 遍歷行（索引，序列）對
• itertuples（） - 遍歷 行為namedtuples

iteritems（）

將每列作為關鍵字值進行迭代，并將標簽作為鍵和列值作為Series對象進行迭代。

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)

其 輸出 如下 :

col1 0 ? ?0.265778
1 ? -0.814620
2 ? -2.384911
3 ? ?0.525155
Name: col1, dtype: float64
col2 0 ? ?2.580894
1 ? -0.408090
2 ? ?0.641011
3 ? ?0.591557
Name: col2, dtype: float64
col3 0 ? -0.830860
1 ? ?0.413565
2 ? -2.251128
3 ? -0.392120
Name: col3, dtype: float64

請注意，每個列在Series中作為鍵值對單獨迭代。

iterrows（）

iterrows（）返回產生每個索引值的迭代器以及包含每行數據的序列。

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)

其 輸出 如下

0 col1 ? -0.536180
col2 ? -0.422245
col3 ? -0.049302
Name: 0, dtype: float64
1 col1 ? -0.577882
col2 ? ?0.546570
col3 ? ?1.210293
Name: 1, dtype: float64
2 col1 ? ?0.593660
col2 ? ?0.621967
col3 ? ?0.456040
Name: 2, dtype: float64
3 col1 ? ?0.874323
col2 ? ?0.303070
col3 ? -0.107727
Name: 3, dtype: float64

注 - 由于 iterrows（） 遍歷行，因此它不會保留行中的數據類型。0,1,2是行索引，col1，col2，col3是列索引。

itertuples（）

itertuples（）方法將返回一個迭代器，為DataFrame中的每一行生成一個命名的元組。元組的第一個元素將是行的相應索引值，而其余值是行值。

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)

其 輸出 如下

Pandas(Index=0, col1=-0.4029137277161786, col2=1.3034737750584355, col3=0.8197109653411052)
Pandas(Index=1, col1=-0.43013422882386704, col2=-0.2536252662252256, col3=0.9102527012477817)
Pandas(Index=2, col1=0.25877683462048057, col2=-0.7725072659033637, col3=-0.013946376730006241)
Pandas(Index=3, col1=0.3611368595844501, col2=-0.2777909818571997, col3=0.9396027945103758)

注 : 不要在迭代時嘗試修改任何對象。 迭代是為了讀取而迭代器返回原始對象（視圖）的副本，因此這些更改不會反映到原始對象上。

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)

其 輸出 如下

? ? ? ?col1 ? ? ?col2 ? ? ?col3
0 ?0.579118 ?0.444899 -0.693009
1 ?0.479294 ?0.080658 -0.126600
2 ?0.095121 -1.870492 ?0.596165
3 ?1.885483 -0.122502 -1.531169