Pandas DataFrame を効率的に処理する：iterrows、apply、itertuples などのイテレーション方法を比較

Pandas DataFrame.iter メソッドの解説

pandas.DataFrame.__iter__ メソッドは、DataFrame オブジェクトを反復処理するためのインターフェースを提供します。これは、DataFrame の各行を順番に処理したい場合に便利です。

メソッドの詳細

• 戻り値：DataFrame のインデックス軸に沿ってイテレータを返します。
• 引数：
  • axis (オプション): イテレーションする軸を指定します。デフォルトは axis=0 (行方向) です。
  • level (オプション): MultiIndex の場合、イテレーションするレベルを指定します。

例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 行方向にイテレート
for row in df:
    print(row)

# 列方向にイテレート
for col in df.itertuples():
    print(col)

出力例

A  B
1  4
2  5
3  6
(Index(0), 1, 4)
(Index(1), 2, 5)
(Index(2), 3, 6)

補足

• itertuples メソッドは、DataFrame の各行を namedtuple として返します。
• __iter__ メソッドは、Python の組み込み iter() 関数と同様に使用できます。

• pandas.DataFrame.iterrows メソッドは、DataFrame の各行を (index, row) のペアとして返します。
• pandas.DataFrame.apply メソッドは、DataFrame の各行または列に任意の関数を適用することができます。

これらのメソッドも合わせて利用することで、DataFrame を効率的に処理することができます。

Pandas DataFrame.iter メソッドのサンプルコード

行方向にイテレート

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 行方向にイテレート
for row in df:
    print(row)

# 出力例
# A  B
# 1  4
# 2  5
# 3  6

列方向にイテレート

# 列方向にイテレート
for col in df.itertuples():
    print(col)

# 出力例
# (Index(0), 1, 4)
# (Index(1), 2, 5)
# (Index(2), 3, 6)

特定の列のみをイテレート

# 特定の列のみをイテレート
for value in df['A']:
    print(value)

# 出力例
# 1
# 2
# 3

インデックスと行を同時に取得

# インデックスと行を同時に取得
for index, row in df.iterrows():
    print(index, row)

# 出力例
# 0  A  1  B  4
# 1  A  2  B  5
# 2  A  3  B  6

条件付きでイテレート

# 条件付きでイテレート
for row in df[df['A'] > 1]:
    print(row)

# 出力例
# A  B
# 2  5
# 3  6

辞書への変換

# 辞書への変換
data = df.to_dict(orient='records')

# 出力例
# [{'A': 1, 'B': 4}, {'A': 2, 'B': 5}, {'A': 3, 'B': 6}]

NumPy 配列への変換

# NumPy 配列への変換
data = df.to_numpy()

# 出力例
# array([[1, 4],
#        [2, 5],
#        [3, 6]])

Pandas DataFrame を反復処理する他の方法

forループ

for i in range(len(df)):
    row = df.iloc[i]
    # ...

特徴:

• シンプルで分かりやすい
• 処理内容を自由にカスタマイズできる

欠点:

• ループ処理が冗長になる
• インデックス番号を直接使用するため、コードが分かりにくくなる可能性がある

iterrows メソッド

for index, row in df.iterrows():
    # ...

特徴:

• インデックスと行データを同時に取得できる
• forループよりも簡潔に記述できる

欠点:

• インデックスを使用しない処理には不向き

apply メソッド

def my_func(row):
    # ...

df.apply(my_func, axis=1)

特徴:

• 各行に任意の関数を適用できる
• ベクトル化処理に適している

欠点:

• 関数を定義する必要がある
• 処理内容が複雑になるとコードが分かりにくくなる可能性がある

itertuples メソッド

for row in df.itertuples():
    # ...

特徴:

• 行データを namedtuple として取得できる
• 列名にアクセスしやすい

欠点:

• 処理内容によっては namedtuple が使いにくい場合がある

ジェネレータ式

for row in (row for row in df):
    # ...

特徴:

• メモリ効率が良い

欠点:

• 処理内容によっては分かりにくくなる可能性がある

これらの方法はそれぞれ異なる特徴を持つため、目的に合わせて使い分けることが重要です。

その他の方法

• .map() メソッド
• .transform() メソッド
• .groupby() メソッド

これらの方法は、特定の処理に特化した方法です。詳細は Pandas のドキュメントを参照してください。