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。
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