pandas DataFrame iteration परिचय

Efficient Python Code लिखना

Logan Thomas

Scientific Software Technical Trainer, Enthought

pandas रिकैप

Intermediate Python में pandas का ओवरव्यू देखें
डेटा एनालिसिस के लिए लाइब्रेरी
मुख्य डेटा स्ट्रक्चर है DataFrame
- लेबल्ड पंक्तियों और कॉलम वाला टेब्युलर डेटा
- NumPy array स्ट्रक्चर पर आधारित
अध्याय का लक्ष्य:
- pandas DataFrame पर इटरेट करने की बेहतरीन विधि

Baseball आँकड़े

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

Baseball आँकड़े

  Team
0  ARI     
1  ATL     
2  BAL     
3  BOS     
4  CHC

alt="एरिज़ोना डायमंडबैक्स लोगो, नीचे ARI; अटलांटा ब्रेव्स लोगो, नीचे ATL; बाल्टीमोर ओरीओल्स लोगो, नीचे BAL; बोस्टन रेड सॉक्स लोगो, नीचे BOS; और शिकागो कबस लोगो, नीचे CHC"

Baseball आँकड़े

  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

जीत प्रतिशत निकालना

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

DataFrame में जीत प्रतिशत जोड़ना

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

DataFrame में जीत प्रतिशत जोड़ना

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 के साथ इटरेट करना

%%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 per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

.iterrows() के साथ इटरेट करना

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() के साथ इटरेट करना

%%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 per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

अभ्यास: .iterrows() से DataFrame पर इटरेट करें

Efficient Python Code लिखना