Montrons la différence avec un exemple simple d'ajout de deux colonnes pandas A + B. Il s'agit d'une opération vectorisable, il sera donc facile de comparer les performances des méthodes décrites ci-dessus. Où, func représente la fonction à appliquer et axe représente l’axe le long duquel la fonction est appliquée. Ces index / sélections sont censés agir déjà comme des tableaux Numpy mais j'ai rencontré des problèmes et je devais lancer. On commence toujours par des trucs simples qu'on peine toujours à faire même après quelques requêtes sur un moteur de recherche. 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. 3.3.1 Lire uniquement des colonnes spécifiques du fichier CSV Nous pouvons spécifier le paramètre usecols pour lire des colonnes spécifiques à partir du fichier CSV. 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. Les boucles pour les pandas sont-elles vraiment mauvaises? Un exemple est si vous souhaitez exécuter du code en utilisant les valeurs de chaque ligne en entrée. UtilisationDataFrame.to_string() . Vous pouvez également le caster dans un tableau. - applyest lent (mais pas aussi lent que la iter*famille. Nous testons la mise à disposition de toutes les colonnes et le sous-ensemble des colonnes. DataFrame ; Comment parcourir les arguments au script bash ; Comment faire pour compter toutes les lignes de code dans un répertoire récursivement ? 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 souhaite utiliser des pandas en python pour parcourir plusieurs DataFrames et conserver uniquement les en-têtes d'une liste keep_col spécifiée. loc. “python parcourir ligne” Code Answer. Si vous n'êtes pas sûr d'avoir besoin d'une solution itérative, vous n'en avez probablement pas. Supposons qu'on vous donne un tableau carré (un tableau de n lignes et n colonnes). Access a single value for a row/column pair by integer position. Ici, on a 57.1% de femmes. 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. 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. J'appuie @oulenz. Cookie policy and Ceci est directement comparable à pd.DataFrame.itertuples. Ce n'est pas garanti de fonctionner dans tous les cas. Une manière très simple et intuitive est: Cet exemple utilise iloc pour isoler chaque chiffre de la trame de données. Quand devrais-je jamais vouloir utiliser pandas apply () dans mon code? Ne l'utilisez pas. J'ai utilisé votre logique pour créer un dictionnaire avec des clés et des valeurs uniques et j'ai eu une erreur indiquant. Axis spécifie si les étiquettes sont supprimées de l’index/la ligne (0 ou index) ou de la colonne (1 ou columns). Comment supprimer une colonne de Pandas DataFrame, Les Pandas déposent des lignes en double, Créer une colonne de DataFrame en fonction d'une condition donnée dans Pandas, Comment parcourir les lignes d'un DataFrame dans Pandas, Comment définir la valeur d'une cellule particulière dans Pandas DataFrame à l'aide de l'index, Remplacer les valeurs des colonnes dans Pandas DataFrame, Comment changer l'ordre des colonnes de Pandas DataFrame, Comment obtenir les en-têtes de colonne de Pandas DataFrame sous forme de liste, Comment créer une colonne vide dans Pandas DataFrame. Créé: June-20, 2020 | Mise à jour: February-21, 2021. Il y a tellement de façons de parcourir les lignes dans la trame de données des pandas. Je dois cependant mentionner que ce n'est pas toujours aussi sec et sec. Dans de nombreux cas, l'itération manuelle sur les lignes n'est pas nécessaire [...]. Cela comprend l'arithmétique, les comparaisons, (la plupart) des réductions, le remodelage (comme le pivotement), les jointures et les opérations groupées. df.iloc[1:3,[0, 2]]: renvoie le dataframe avec les lignes 1 à 3 exclue, et les colonnes numéros 0 et 2. df.iloc[:,2:4]: renvoie toutes les lignes et les colonnes 2 à 4 exclue. Pour un dataframe basé sur des données financières (horodatage et 4x float), les itertuples sont 19,57 fois plus rapides que les iterrows sur ma machine. pandas.DataFrame.apply pour parcourir les lignes pandas Nous pouvons parcourir les lignes d’un Pandas DataFrame en utilisant l’attribut index du DataFrame. DataFrame.iterrows est un générateur qui produit à la fois l'index et la ligne. Pour le dataframe donné avec ma fonction: Un test complet Access a group of rows and columns by label(s) or a boolean array. 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. Pouvez-vous expliquer pourquoi c'est plus rapide? 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 existe une ligne un peu magique, qui modifie les propriétés graphiques par défaut de matplotlib, afin de rendre les graphiques un peu plus beaux. Achat en ligne panda cross stitch pas cher sur Aliexpress France ! J'ai le même problème, mais j'ai fini par convertir en un tableau numpy puis en utilisant cython. Pour chaque ligne, je veux pouvoir accéder à ses éléments (valeurs dans les cellules) par le nom des colonnes. index. Mais à tout le moins, ne l'utilisez pas. Mais la mémoire peut être différente dans certains cas. 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 … 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. Il existe un moyen d'itérer les lignes de lancement tout en obtenant un DataFrame en retour, et non une série. Ici, range(len(df)) génère un objet range à boucler sur des lignes entières dans le 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. vous devez éviter d'itérer sur les lignes à moins que vous ne deviez absolument le faire. L’attribut Pandas DataFrame index donne un objet range de la ligne supérieure à la ligne inférieure d’un DataFrame. Vous ne devez jamais modifier quelque chose sur lequel vous faites une itération. La compréhension des listes devrait être votre prochain port d'escale si 1) il n'y a pas de solution vectorisée disponible, 2) les performances sont importantes, mais pas assez importantes pour passer par les tracas de la cythonisation de votre code, et 3) vous essayez d'effectuer une transformation élémentaire sur votre code. 2013-09-14 Quelques astuces avec pandas python. @vgoklani Si l'itération ligne par ligne est inefficace et que vous avez un tableau numpy non-objet, l'utilisation du tableau numpy brut sera presque sûrement plus rapide, en particulier pour les tableaux avec plusieurs lignes. Il existe différentes méthodes et l'habituel iterrows()est loin d'être le meilleur. Ce n'est pas vraiment une itération, mais cela fonctionne beaucoup mieux que l'itération pour certaines applications. 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. En d'autres termes, vous devriez y penser en termes de colonnes. Parcourir les lignes d’un DataFrame Il peut être parfois utile de parcourir ligne après ligne un DataFrame. @ cs95 Que recommanderiez-vous à la place? 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. 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 . Il y a tellement de façons de parcourir les lignes dans la trame de données des pandas. Maintenant, je veux parcourir les lignes de ce cadre. Following is the R function used to extract structure of an R Data Frame :Example R Script to extract structure of an R Data Frame : Notez quelques mises en garde importantes qui ne sont mentionnées dans aucune des autres réponses. Nous pouvons parcourir les lignes d’un Pandas DataFrame en utilisant l’attribut index du DataFrame. 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. Il en résulte un code lisible. Seul. Cependant, il faut une certaine familiarité avec la bibliothèque pour savoir quand. Pour autant que je sache, Remarque: "Parce que iterrows renvoie une série pour chaque ligne, il, @ viddik13 c'est une bonne note merci. 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. Accès à un sous-ensemble du dataframe avec les numéros des lignes et colonnes : df.iloc[1]: renvoie la deuxième ligne. 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. Mais attention, selon la documentation (pandas 0.24.2 en ce moment): iterrows: dtypepeut ne pas correspondre d'une ligne à l'autre, Étant donné que iterrows renvoie une série pour chaque ligne, il ne conserve pas les dtypes entre les lignes (les dtypes sont conservés entre les colonnes pour DataFrames). Voici pourquoi. for ligne in df. Il est possible de "stocker" plusieurs grandeurs dans une même structure, ce type de structure est appelé une séquence. La méthode drop supprime, ou en d’autres termes, supprime les étiquettes spécifiées des lignes ou des colonnes. 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. Merci! Les mécanismes sous-jacents sont toujours itératifs, car les opérations de chaîne sont intrinsèquement difficiles à vectoriser. Dans la seconde (le pire) de la solution, vous êtes ajoutant via (concat) un DataFrame ligne à la fois. Évidemment, c'est beaucoup plus lent que d'utiliser apply et Cython comme indiqué ci-dessus, mais c'est nécessaire dans certaines circonstances. Ici, le mot clé lambda est utilisé pour définir une fonction en ligne qui est appliquée à chaque ligne. Mais cela ne me donne pas la réponse dont j'ai besoin. Ne l'utilisez pas! Une boucle for est une instruction de programmation qui demande à Python de parcourir une collection d’objets en effectuant la même opération sur chaque objet en séquence. Index > 2: break print ("Nombre d'arcs de stationnement pour vélos:", ligne. Comme indiqué dans les réponses précédentes, ici, vous ne devez pas modifier quelque chose que vous répétez. De nombreuses preuves suggèrent que la compréhension des listes est suffisamment rapide (et même parfois plus rapide) pour de nombreuses tâches courantes de pandas. Selon ce que vous essayez de faire. 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. J'ai divisé cet article en trois sections. Pour se faire, nous utiliserons la fonction chdir(repertoire) dans le module os pour changer de répertoire de travail. Équivalent à a[len(a):] = iterable. Ajouter une ligne dans un pandas. # iterating over one column - `f` is some function that processes your data, # iterating over multiple columns - same data type, # iterating over multiple columns - differing data type, # => 10 loops, best of 3: 50.3 ms per loop, # => 1000 loops, best of 3: 541 µs per loop, "1. Comment compter le nombre de lignes dans un groupe dans le groupe pandas par objet? Compléments sur les listes¶. 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 … Parfois, la réponse à "quelle est la meilleure méthode pour une opération" est "cela dépend de vos données". L’attribut Pandas DataFrame iloc est également très similaire à l’attribut loc. Nous ajouterons +1 à … Rassurez-vous, nous reviendrons ci-dessous sur cette définition. Nous pouvons utiliser axis = 1 ou axis = 'columns' pour appliquer une fonction à chaque ligne. Vous devez utiliser df.iterrows(). By continuing, you consent to our use of cookies and other tracking technologies and 3) La valeur itertuples()par défaut en utilisant name = None est encore plus rapide mais pas vraiment pratique car vous devez définir une variable par colonne. Une tendance courante que je remarque de nouveaux utilisateurs est de poser des questions du formulaire "comment puis-je répéter sur mon df pour faire X?". 10 minutes pour les pandas et fonctionnalités de base essentielles - Liens utiles qui vous présentent les pandas et sa bibliothèque de fonctions vectorisées * / cythonisées. Vous ne devez utiliser aucune fonction avec " iter" dans son nom pendant plus de quelques milliers de lignes ou vous devrez vous habituer à beaucoup d'attente. Honnêtement, je ne sais pas exactement, je pense qu'en comparaison avec la meilleure réponse, le temps écoulé sera à peu près le même, car les deux cas utilisent la construction "pour". 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. 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? La première est plus évidente, mais lorsque vous traitez avec des NaN, préférez les méthodes pandas intégrées si elles existent (car elles ont une meilleure logique de gestion des cas d'angle), ou assurez-vous que votre logique métier inclut une logique de gestion NaN appropriée. 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) : Le type liste dispose de méthodes supplémentaires. Dans ce projet guidé, vous : Analyse de valeurs manquantes et suppression de colonnes et lignes "vides" Identifier et nettoyer des valeurs aberrantes. python by Colorful Cormorant on Apr 14 2020 Donate . 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). parcourir - supprimer ligne dataframe python . 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… Il s'agit d'une indexation chaînée. Nous pouvons également parcourir les lignes de DataFrame Pandas en utilisant les méthodes loc() , iloc() , iterrows() , itertuples() , iteritems() et apply() des objets DataFrame. Vérifiez d' abord si vous avez vraiment besoin d' itérer sur les lignes d'un DataFrame. Sous List Comprehensions, l'exemple "itération sur plusieurs colonnes" nécessite une mise en garde: Juste une petite question de quelqu'un qui lit ce fil si longtemps après son achèvement: comment df.apply () se compare-t-il aux itertuples en termes d'efficacité? Et préserve le mappage des valeurs / noms pour les lignes à itérer. En fonction du répertoire dans lequel est exécuté votre script, il peut être nécessaire de changer de répertoire de travail du script. Bien que l'itération ligne par ligne ne soit pas particulièrement efficace car les Seriesobjets doivent être créés.
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