Pandas DataFrame のループ処理をマスターしよう！ itertuples メソッド徹底解説

Pandas DataFrame の itertuples メソッド

メソッドの概要

DataFrame.itertuples(index=True, name=None, include=None, exclude=None)

引数

• index: デフォルトは True。True の場合は、各 namedtuple オブジェクトの先頭にインデックス値が追加されます。
• name: デフォルトは None。None の場合は、デフォルトの名前が使用されます。指定された場合は、その名前が namedtuple オブジェクトに使用されます。
• include: デフォルトは None。None の場合は、すべての列が含まれます。リストとして指定された場合は、その列のみが含まれます。

メソッドの動作

itertuples メソッドは、DataFrame の各行を namedtuple オブジェクトとしてイテレートします。namedtuple オブジェクトは、各列の名前を持つ属性を持つ軽量なデータ構造です。

例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Carol'], 'Age': [25, 30, 35]})

# デフォルトの動作
for row in df.itertuples():
    print(row)

# 出力
# Index(0, 'Alice', 25)
# Index(1, 'Bob', 30)
# Index(2, 'Carol', 35)

# インデックスを除外
for row in df.itertuples(index=False):
    print(row)

# 出力
# Alice 25
# Bob 30
# Carol 35

# 特定の列のみを含める
for row in df.itertuples(include=['Name']):
    print(row)

# 出力
# Index(0, 'Alice')
# Index(1, 'Bob')
# Index(2, 'Carol')

メソッドの利点

itertuples メソッドには、以下の利点があります。

• コードの可読性と理解性を向上させることができます。
• データへのアクセスが簡潔になります。
• ループ処理のパフォーマンスを向上させることができます。

itertuples メソッドは、DataFrame の内容をループ処理したり、データにアクセスしたりする際に便利な方法です。デフォルトの動作に加えて、index、name、include、exclude 引数を使用して、イテレーションの動作をカスタマイズすることができます。

Pandas DataFrame.itertuples メソッドのサンプルコード

特定の列のみを含める

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Carol'], 'Age': [25, 30, 35]})

# 'Name' 列のみを含める
for row in df.itertuples(include=['Name']):
    print(row.Name)

# 出力
# Alice
# Bob
# Carol

列の値を条件分岐で処理

for row in df.itertuples():
    if row.Age > 30:
        print(f"{row.Name} さんは30歳以上です。")
    else:
        print(f"{row.Name} さんは30歳未満です。")

# 出力
# Alice さんは30歳未満です。
# Bob さんは30歳以上です。
# Carol さんは30歳以上です。

namedtuple オブジェクトの属性にアクセス

for row in df.itertuples():
    print(f"名前: {row.Name}, 年齢: {row.Age}")

# 出力
# 名前: Alice, 年齢: 25
# 名前: Bob, 年齢: 30
# 名前: Carol, 年齢: 35

インデックス値を使用

for i, row in enumerate(df.itertuples()):
    print(f"インデックス: {i}, 名前: {row.Name}")

# 出力
# インデックス: 0, 名前: Alice
# インデックス: 1, 名前: Bob
# インデックス: 2, 名前: Carol

カラム名を変更

for row in df.itertuples(names=('名前', '年齢')):
    print(f"名前: {row.名前}, 年齢: {row.年齢}")

# 出力
# 名前: Alice, 年齢: 25
# 名前: Bob, 年齢: 30
# 名前: Carol, 年齢: 35

lambda 式を使用

df['年齢_カテゴリ'] = df.itertuples().apply(lambda x: '30歳以上' if x.Age > 30 else '30歳未満')

print(df)

# 出力
#   Name  Age  年齢_カテゴリ
# 0  Alice   25  30歳未満
# 1    Bob   30  30歳以上
# 2  Carol   35  30歳以上

itertuples メソッドは、DataFrame を処理する際に非常に便利なツールです。上記のサンプルコードに加えて、itertuples メソッドを使用して、さまざまな処理を行うことができます。

詳細は、以下のドキュメントを参照してください。

Pandas DataFrame をループ処理する他の方法

for ループ

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

# 例: 各行の値を合計する
total = 0
for row in df.itertuples():
    total += row.Age

print(total)

# 出力
# 90

apply メソッド

def my_function(row):
    # ...

df.apply(my_function, axis=1)

# 例: 各行の値を2倍にする
df['Age'] = df['Age'].apply(lambda x: x * 2)

print(df)

# 出力
#   Name  Age
# 0  Alice   50
# 1    Bob   60
# 2  Carol   70

lambda 式

df.itertuples().apply(lambda x: x.Age * 2)

# 出力
# 0    50
# 1    60
# 2    70

.iterrows() メソッド

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

# 例: 各行の値を合計する
total = 0
for i, row in df.iterrows():
    total += row['Age']

print(total)

# 出力
# 90

.itercols() メソッド

for col in df.itercols():
    # ...

# 例: 各列の平均値を計算する
for col in df.itercols():
    print(f"列名: {col[0]}, 平均値: {col[1].mean()}")

# 出力
# 列名: Name, 平均値: Alice Bob Carol
# 列名: Age, 平均値: 30

これらの方法はそれぞれ、異なる利点と欠点があります。使用する方法は、処理内容やパフォーマンス要件によって異なります。

itertuples メソッドは、DataFrame をループ処理する便利な方法の一つです。しかし、他にもいくつかの方法があり、それぞれ異なる利点と欠点があります。使用する方法は、処理内容やパフォーマンス要件によって異なります。