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。
- 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
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。
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