Введение в итерацию по DataFrame в pandas

Эффективный код на Python

Logan Thomas

Scientific Software Technical Trainer, Enthought

Краткий обзор pandas

Обзор pandas см. в курсе Intermediate Python
Библиотека для анализа данных
Основная структура данных — DataFrame
- Табличные данные с именованными строками и столбцами
- Построена на основе массивов NumPy
Цель главы:
- Лучшие практики итерации по DataFrame в pandas

Статистика бейсбола

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

Статистика бейсбола

  Team
0  ARI     
1  ATL     
2  BAL     
3  BOS     
4  CHC

alt="Логотип Arizona Diamondbacks с подписью ARI, логотип Atlanta Braves с подписью ATL, логотип Baltimore Orioles с подписью BAL, логотип Boston Red Sox с подписью BOS и логотип Chicago Cubs с подписью CHC"

Статистика бейсбола

  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

Вычисление процента побед

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

Добавление процента побед в DataFrame

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

Добавление процента побед в DataFrame

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

Итерация с помощью .iloc

%%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)

Итерация с помощью .iterrows()

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

Итерация с помощью .iterrows()

%%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)

Потренируйтесь итерировать по DataFrame с помощью .iterrows()

Эффективный код на Python