Pandas DataFrame Items-Methode

Einführung

In diesem Lab lernen wir, wie man die items()-Methode in der Pandas-Bibliothek verwendet, um über die Spalten eines DataFrames zu iterieren. Diese Methode gibt ein Generatorobjekt zurück, das Tupel aus Spaltennamen und ihren zugehörigen Series enthält.

Tipps für die VM

Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der linken oberen Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Importieren der erforderlichen Bibliotheken

Zunächst müssen wir die pandas-Bibliothek importieren:

import pandas as pd

Erstellen eines DataFrames

Als nächstes erstellen wir ein DataFrame mit einigen Beispiel-Daten:

df = pd.DataFrame({
    "Name": ["Navya", "Vindya"],
    "Age": [25, 24],
    "Education": ["M.Tech", "Ph.d"]
}, index=['id001', 'id002'])

Iterieren über Spaltennamen

Um über die Spaltennamen des DataFrames zu iterieren, können wir die items()-Methode verwenden. Diese Methode gibt ein Generatorobjekt zurück. Wir können es ausgeben oder über es mit einer for-Schleife iterieren:

print("Iterieren über Spaltennamen mit items():")

for column_name, data in df.items():
    print('Spaltenname:', column_name)

Iterieren über Spaltenwerte

Um auf die Werte jeder Spalte zuzugreifen, können wir die items()-Methode in Kombination mit einer for-Schleife verwenden. In jeder Iteration wird ein Tupel aus dem Spaltennamen und der zugehörigen Series zurückgegeben:

print("Iterieren über Spaltenwerte mit items():")

for column_name, data in df.items():
    print('Spaltenname:', column_name)
    print('Daten:', data)

Iterieren über eine bestimmte Zeile

Um über eine bestimmte Zeile zu iterieren, können wir die Indexnummer verwenden und auf die Zeile über das Series-Objekt zugreifen:

print("Iterieren über eine bestimmte Zeile mit items():")

for column_name, data in df.items():
    print('Spaltenname:', column_name)
    print('Daten:', data[0])  ## Greife auf das erste Element der Series zu

Iterieren über eine bestimmte Spalte

Um über eine bestimmte Spalte zu iterieren, können wir den Spaltennamen als Index für das Data-Objekt verwenden:

print("Iterieren über eine bestimmte Spalte mit items():")

for column_name, data in df.items():
    print('Spaltenname:', column_name)
    print('Daten:', data['id001'])  ## Greife auf den Wert am Index 'id001' zu

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man die items()-Methode in der Pandas-Bibliothek verwendet, um über die Spalten eines DataFrames zu iterieren. Wir haben gesehen, wie man über Spaltennamen, Spaltenwerte, bestimmte Zeilen und bestimmte Spalten iteriert. Die items()-Methode bietet einen bequemen Weg, um Daten in einem DataFrame zu untersuchen und zu manipulieren.