pandas DataFrame yinelemeye giriş

Verimli Python Kodu Yazmak

Logan Thomas

Scientific Software Technical Trainer, Enthought

pandas tekrarı

Intermediate Python içinde pandas özeti
Veri analizi için kullanılan kütüphane
Ana veri yapısı: DataFrame
- Etiketli satır ve sütunlu tablo verisi
- NumPy dizi yapısının üzerine kurulu
Bölüm hedefi:
- Bir pandas DataFrame’i üzerinde yineleme için en iyi uygulamalar

Beyzbol istatistikleri

import pandas as pd

baseball_df = pd.read_csv('baseball_stats.csv')
print(baseball_df.head())

  Team League  Year   RS   RA   W    G  Playoffs
0  ARI     NL  2012  734  688  81  162         0
1  ATL     NL  2012  700  600  94  162         1
2  BAL     AL  2012  712  705  93  162         1
3  BOS     AL  2012  734  806  69  162         0
4  CHC     NL  2012  613  759  61  162         0

Beyzbol istatistikleri

  Team
0  ARI     
1  ATL     
2  BAL     
3  BOS     
4  CHC

alt=”ARI yazısının altında Arizona Diamondbacks logosu, ATL yazısının altında Atlanta Braves logosu, BAL yazısının altında Baltimore Orioles logosu, BOS yazısının altında Boston Red Sox logosu ve CHC yazısının altında Chicago Cubs logosu”

Beyzbol istatistikleri

  Team League  Year   RS   RA   W    G  Playoffs
0  ARI     NL  2012  734  688  81  162         0
1  ATL     NL  2012  700  600  94  162         1
2  BAL     AL  2012  712  705  93  162         1
3  BOS     AL  2012  734  806  69  162         0
4  CHC     NL  2012  613  759  61  162         0

Kazanma yüzdesini hesaplama

import numpy as np

def calc_win_perc(wins, games_played):

    win_perc = wins / games_played

    return np.round(win_perc,2)

win_perc = calc_win_perc(50, 100)
print(win_perc)

0.5

Kazanma yüzdesini DataFrame’e ekleme

win_perc_list = []

for i in range(len(baseball_df)):
    row = baseball_df.iloc[i]

    wins = row['W']
    games_played = row['G']

    win_perc = calc_win_perc(wins, games_played)

    win_perc_list.append(win_perc)

baseball_df['WP'] = win_perc_list

Kazanma yüzdesini DataFrame’e ekleme

print(baseball_df.head())

  Team League  Year   RS   RA   W    G  Playoffs    WP
0  ARI     NL  2012  734  688  81  162         0  0.50
1  ATL     NL  2012  700  600  94  162         1  0.58
2  BAL     AL  2012  712  705  93  162         1  0.57
3  BOS     AL  2012  734  806  69  162         0  0.43
4  CHC     NL  2012  613  759  61  162         0  0.38

.iloc ile yineleme

%%timeit
win_perc_list = []

for i in range(len(baseball_df)):
    row = baseball_df.iloc[i]

    wins = row['W']
    games_played = row['G']

    win_perc = calc_win_perc(wins, games_played)
    win_perc_list.append(win_perc)

baseball_df['WP'] = win_perc_list

183 ms ± 1.73 ms döngü başına (7 çalıştırmanın ortalaması ± std. sapma, her biri 10 döngü)

.iterrows() ile yineleme

win_perc_list = []

for i,row in baseball_df.iterrows():

    wins = row['W']
    games_played = row['G']

    win_perc = calc_win_perc(wins, games_played)

    win_perc_list.append(win_perc)

baseball_df['WP'] = win_perc_list

.iterrows() ile yineleme

%%timeit
win_perc_list = []

for i,row in baseball_df.iterrows():

    wins = row['W']
    games_played = row['G']

    win_perc = calc_win_perc(wins, games_played)
    win_perc_list.append(win_perc)

baseball_df['WP'] = win_perc_list

95.3 ms ± 3.57 ms döngü başına (7 çalıştırmanın ortalaması ± std. sapma, her biri 10 döngü)

.iterrows() ile DataFrame yinelemeyi pratiğe dökelim

Verimli Python Kodu Yazmak