Pandas DataFrame の iterrows メソッド

はじめに

この実験では、Python PandasのDataFrame.iterrows()メソッドを調べます。このメソッドを使うと、Pandas DataFrameの行を1行ずつ反復処理して、各行のインデックスとデータを返すことができます。

VMのヒント

VMの起動が完了したら、画面の左上隅をクリックしてノートブックタブに切り替え、Jupyter Notebookを使って練習しましょう。

Jupyter Notebookが読み込み完了するまで数秒待つことがあります。Jupyter Notebookの制限により、操作の検証を自動化することはできません。

学習中に問題があった場合は、Labbyにお問い合わせください。セッション終了後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。

DataFrameを作成する

まず、操作対象のDataFrameを作成する必要があります。Pandasライブラリを使って簡単なDataFrameを作成しましょう。

#importing pandas as pd
import pandas as pd

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

iterrows() メソッドを使って行を反復処理する

DataFrameの行を反復処理するには、iterrows() メソッドを使うことができます。このメソッドは、各行のインデックスとデータのタプルを含むジェネレータオブジェクトを返します。

#print the DataFrame
print("The DataFrame is:")
print(df)

#print the generator object
print("Iterate over rows:")
print(df.iterrows())

各行にアクセスするためにforループを使う

各行のインデックスとデータにアクセスするには、forループを使うことができます。行データは row_data 変数を使ってアクセスし、インデックスは row_index 変数を使ってアクセスできます。

#for loop to iterate over rows
print("Iterate over rows:")
for row_index, row_data in df.iterrows():
    print("Index:", row_index)
    print("Data:", row_data)

行から特定のデータにアクセスする

インデックス番号を指定することで、行から特定のデータにもアクセスできます。各行の「Name」列の値を表示しましょう。

#for loop to access the "Name" column for each row
print("Accessing specific data:")
for row_index, row_data in df.iterrows():
    print("Name:", row_data['Name'])

まとめ

この実験では、Pandasのiterrows()メソッドを使ってDataFrameの行を反復処理する方法を学びました。forループを使って各行のインデックスとデータにアクセスする方法、および行から特定のデータにアクセスする方法を検討しました。iterrows()メソッドは、DataFrame内のデータを分析および操作するための便利なツールです。