Введение
В этом лабораторном занятии мы узнаем о методе DataFrame.iteruples() библиотеки Python Pandas. Метод iteruples() в Pandas перебирает строки DataFrame и возвращает каждую строку в виде именованного кортежа. Это полезный метод для перебора и работы с строками DataFrame.
Советы по работе с ВМ
После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook загрузится. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.
Разобраться с синтаксисом
Синтаксис метода iteruples() выглядит следующим образом:
DataFrame.iteruples(index=True, name='Pandas')
index: Это булево значение, указывающее, следует ли включать индекс в качестве первого элемента кортежа. Значение по умолчанию —True.name: Это строковое значение, представляющее имя возвращаемых именованных кортежей. Значение по умолчанию — "Pandas". Если установлено вNone, возвращаются обычные кортежи вместо именованных кортежей.
Перебирать строки DataFrame
В этом шаге мы создадим DataFrame и используем метод iteruples() для перебора его строк. Метод возвращает объект-итератор, который можно использовать в цикле для перебора каждой строки в виде именованного кортежа.
## import pandas
import pandas as pd
## create DataFrame
df=pd.DataFrame({"Name":["Navya","Vindya"],"Age":[25,24],"Education":["M.Tech","Ph.d"]},index=['index_1', 'index_2'])
## iterate over DataFrame rows
for row in df.iteruples():
print(row)
Контроль индекса и именования кортежей
В этом шаге мы исследуем, как управлять индексом и именованием возвращаемых кортежей. По умолчанию индекс включается в качестве первого элемента кортежа, и кортежи именуются "Pandas". Мы можем изменить эти настройки, передав аргументы в метод iteruples().
## import pandas
import pandas as pd
## create DataFrame
df=pd.DataFrame({"Name":["Navya","Vindya"],"Age":[25,24],"Education":["M.Tech","Ph.d"]},index=['index_1', 'index_2'])
## iterate over DataFrame rows without index and custom name
for row in df.iteruples(index=False, name='Rows'):
print(row)
Резюме
В этом лабораторном занятии мы изучили метод DataFrame.iteruples() библиотеки Pandas, который полезен для перебора строк DataFrame и доступа к значениям каждой строки. Мы увидели, как использовать этот метод, контролировать включение индекса и настраивать именование возвращаемых кортежей. Этот метод может быть полезен при различных задачах анализа и обработки данных с использованием DataFrame библиотеки Pandas.