판다스 데이터프레임에서 행을 반복하는 방법

저는 판다스 데이터프레임을 가지고 있습니다, df :

c1 c2

0 10 100

1 11 110

2 12 120

이 데이터프레임의 행을 반복하는 방법은 무엇인가요? 각 행마다 열의 이름으로 셀의 값을 액세스할 수 있도록 하려고 합니다. 예를 들어:

for row in df.rows:

print(row['c1'], row['c2'])

나는 similar question을/를 찾았는데, 이 중 둘 중 하나를 사용하는 것을 제안한다는 것이다.

for date, row in df.T.iteritems():

for row in df.iterrows():

하지만 나는 row 물체가 무엇인지 이해하지 못하고 그것과 어떻게 작업해야 할지 이해하지 못합니다.

답변 1

DataFrame.iterrows은 인덱스와 행(시리즈로)을 모두 생성하는 생성기입니다.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'c1': [10, 11, 12], 'c2': [100, 110, 120]})

df = df.reset_index() # make sure indexes pair with number of rows

for index, row in df.iterrows():

print(row['c1'], row['c2'])

10 100

11 110

12 120

답변 2

판다스에서 DataFrame의 각 행을 반복하는 방법

판다스(Pandas)는 파이썬(Python) 프로그래밍 언어를 사용하는 가장 인기있는 데이터 분석 도구 중 하나입니다. 데이터 프레임(DataFrame)은 판다스의 핵심 데이터 구조 중 하나로, 여러 열(column)과 행(row)으로 이루어진 2차원 데이터를 처리하는 데 사용됩니다. 데이터 프레임의 각 행을 반복하고 필요한 작업을 수행하려면, 판다스에서 제공하는 여러 가지 방법을 사용할 수 있습니다.

1. iterrows() 메소드

iterrows() 메소드는 DataFrame 객체를 행 단위로 반복할 수 있는 메소드로, 각 반복 시마다 한 행(row)씩 Series 객체로 반환합니다. 이런 방식으로 반환된 Series 객체는 데이터 프레임의 열(column) 이름을 키(key)로 사용하며, 각 행의 값(value)은 해당하는 열의 값입니다. iterrows() 메소드의 사용 예제는 다음과 같습니다.

```python

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})

for index, row in data.iterrows():

print(row['a'], row['b'])

```

이 코드는 다음과 같은 결과를 출력합니다.

```

1 4

2 5

3 6

```

2. apply() 메소드

apply() 메소드는 DataFrame 객체에 사용자 정의 함수를 적용하여 각 행을 처리할 수 있는 메소드입니다. 이 메소드를 사용하면 데이터 프레임의 각 열(column)을 처리하거나, 변환(transform), 필터링(filtering) 등의 작업을 수행할 수 있습니다. apply() 메소드는 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

```python

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})

def my_function(row):

return row['a'] * row['b']

data['c'] = data.apply(my_function, axis=1)

print(data)

```

이 코드는 각 행의 열 'a'와 'b'의 곱을 계산하여 'c' 열에 저장하고, 결과 데이터 프레임을 출력합니다.

```

a b c

0 1 4 4

1 2 5 10

2 3 6 18

```

3. itertuples() 메소드

itertuples() 메소드는 DataFrame 객체를 행(row) 단위로 반복할 수 있는 메소드로, 각 반복 시마다 튜플(tuple) 객체를 반환합니다. 이 튜플은 데이터 프레임의 각 열(column)을 순서대로 포함하며, 첫 번째 열에는 인덱스 값이 들어갑니다. 이 메소드는 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

```python

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})

for row in data.itertuples():

print(row.a, row.b)

```

이 코드는 다음과 같은 결과를 출력합니다.

```

1 4

2 5

3 6

```

이와 같이 판다스에서는 데이터 프레임의 각 행을 반복하고 필요한 작업을 수행할 수 있는 다양한 메소드를 제공합니다. 위 예제 코드들을 참고하여 적절한 메소드를 사용하면, 데이터 프레임을 처리하는 작업을 보다 쉽게 수행할 수 있을 것입니다.