利用itertuples对DataFrame进行遍历

最新推荐文章于 2025-04-16 00:15:00 发布
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分类专栏： pandas学习笔记 文章标签： pandas iterrows iteritems itertuples
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本文介绍在推荐系统实践中，如何使用Pandas库中的DataFrame迭代函数iterrows(), iteritems() 和 itertuples()来高效处理数据，特别强调了itertuples()函数在生成物品同现矩阵和用户物品矩阵时的应用。

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最近在做推荐系统实践的时候需要生成物品同现矩阵和用户物品矩阵，发现了对DataFrame对象进行遍历很方便的函数itertuples

与此相关的有如下:

iterrows() : 将DataFrame迭代成（index ,series）

iteritems()： 将DataFrame迭代成（列名，series）

itertuples()： 将DataFrame迭代成元组 

示例如下：

通过getattr()函数可以直接获取元组内指定的值

这里通过列明索引访问对应的值

这里通过Index 索引获取对应的值

使用itertuples函数遍历pandas DataFrame的方法
code_welike的博客
06-01 472
事实上，在大多数情况下，使用itertuples函数比较低效。这是因为itertuples返回的是一个生成器对象，而不是一个列表对象，因此在遍历过程中无法预先取得所有的元素。综上所述，itertuples函数提供了一种高效地遍历DataFrame的方法，但需要注意其返回的是一个生成器对象，而不是一个列表对象。使用itertuples函数可以快速地遍历一个DataFrame的所有行，并且获取每行的数据。可以看到，每一行都被转化为了一个Pandas对象，这个对象包含该行的index和每个column的值。
pandas使用itertuples函数迭代dataframe中的数据行并自定义修改行中的数值（update row while iterating over the rows）
data+scenario+science+insight
02-24 1479
pandas使用itertuples函数迭代dataframe中的数据行并自定义修改行中的数值（update row while iterating over the rows in dataframe）
pandas——按行遍历dataframe的优选方法（itertuples，iterrows）
whitedrogen的博客
08-25 2569
..
快速访问dataFrame的行元素--itertuples()用法
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03-06 5032
如何快速遍历dataFrame的元素?可以使用DataFrame.itertuples()，将DataFrame的每一行元素按元组（tuples）的形式返回。 具体应用如下： df = pd.read_csv('./datasets/Aggregation.csv', sep=' ', header=None) for p in df.itertuples(): print(p) for p in df.itertuples(): print
遍历DataFrame两种方法,itertuples和列表推导式
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08-22 592
两种DataFrame逐行处理的方法
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liujingwei8610的专栏
02-12 1307
提取DataFrame中每一行的DataFrame.itertuples()方法
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迭代数据帧通常不是推荐的做法，因为pandas的设计初衷是向量化操作以提高效率。然而，在某些情况下，也可能需要逐行或逐列迭代数据。需要注意的是，迭代数据帧的行或列可能会导致性能下降，特别是对于大型数据集。在可能的情况下，最好使用向量化操作来提高效率。
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12-22
2. 使用itertuples()方法遍历DataFrame的行，返回一个命名元组： ```python for row in df.itertuples(): # 在这里对每一行进行操作 print(row.column_name) ``` 3. 使用iteritems()方法遍历DataFrame的列： ```...
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后续补充： 遍历DataFrame的三种方法： iteritem()方法返回一个<class ‘method’>数据,可利用for循环获得输出 iterrow()方法返回一个<class ‘generator’>数据,可利用for循环获得输出 itertuple()方法返回一个<class ‘pandas.core.frame.Pandas’>数据,可利用getattr(row,‘列索引’)方法获得对应数据 演示数据准备： data = {'state':['Ohio
python pandas 加速循环_Pandas DataFrame遍历加速/性能优化
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iterrows(), iteritems(), itertuples()对dataframe进行遍历 iterrows(): 将DataFrame迭代为(insex, Series)对。 itertuples(): 将DataFrame迭代为元祖。 iteritems(): 将DataFrame迭代为(列名, Series)对 参考做梦当财神 的博客
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