5 эффективных методов перебора строк в Pandas DataFrame: сравнение

Для кого эта статья:

• Аналитики данных и Data Scientist, работающие с Pandas
• Специалисты, заинтересованные в оптимизации обработки данных и написании производительного кода

• Новички в области анализа данных, желающие освоить методы работы с DataFrame в Pandas

  Каждый аналитик данных рано или поздно сталкивается с необходимостью перебирать строки DataFrame в Pandas. На первый взгляд, задача кажется тривиальной, но выбор неправильного метода итерации может превратить быстрый скрипт в многочасовое вычисление. Библиотека Pandas предлагает как минимум пять различных способов обхода строк, и каждый имеет свои преимущества и недостатки. Зная особенности этих методов, вы сможете писать более эффективный код и ускорить обработку данных в десятки раз. Давайте погрузимся в детали и выясним, какой метод итерации идеально подойдет для ваших задач 🔍

Хотите освоить профессиональную работу с DataFrame в Pandas и другими инструментами для анализа данных? Программа Обучение Python-разработке от Skypro включает не только основы языка, но и продвинутые техники работы с данными. Вы научитесь оптимизировать код, выбирать правильные методы итерации и писать высокопроизводительные приложения для обработки данных любого объема. Начните превращать свои алгоритмы в эффективные решения уже сегодня!

Пять основных методов итерации по строкам в DataFrame Pandas

Работа с данными в Pandas требует понимания различных способов доступа и обработки информации в DataFrame. Перебор строк — одна из базовых операций, которую можно реализовать несколькими способами, каждый из которых имеет свою специфику.

Вот пять основных методов для итерации по строкам DataFrame:

• iterrows() — метод, возвращающий пары (индекс, серия) для каждой строки
• itertuples() — возвращает именованные кортежи для строк, сохраняя типы данных
• apply() — позволяет применять функции к строкам (axis=1) или столбцам (axis=0)
• Векторизация — использование встроенных операций Pandas без явных циклов
• loc/iloc индексирование — прямой доступ к строкам по метке или позиции

Выбор метода напрямую влияет на скорость выполнения кода, читаемость и даже на типы возвращаемых данных. Рассмотрим простой пример DataFrame для дальнейшего сравнения методов:

import pandas as pd
import numpy as np

# Создаем тестовый DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': range(1000),
'B': np.random.randn(1000),
'C': ['value_' + str(i) for i in range(1000)]
})

Максим Ковалев, Lead Data Scientist

Однажды я работал над проектом анализа транзакционных данных для крупного онлайн-ритейлера. Датасет содержал более 5 миллионов строк с информацией о покупках, и нам требовалось обогатить каждую транзакцию дополнительными признаками для построения модели. Первая версия скрипта использовала iterrows() — казалось бы, очевидный выбор. Но процесс обработки занял почти 8 часов!

После профилирования кода я обнаружил, что 95% времени уходит именно на итерацию. Переписав логику с использованием векторизации и apply() для сложных вычислений, мы сократили время обработки до 12 минут. Когда мы перешли к еще более объемным данным, даже apply() становился узким местом, и нам пришлось использовать Numba и оптимизированные numpy операции. Это был ценный урок: в мире больших данных выбор правильного метода итерации может быть разницей между работающим и неработающим решением.

Давайте перейдем к подробному рассмотрению каждого метода и определим, когда какой подход стоит применять. 💻

Iterrows() и itertuples() – базовые инструменты обхода строк

Методы iterrows() и itertuples() — это самые прямолинейные способы итерации по строкам DataFrame, и часто первые, к которым обращаются разработчики, привыкшие к стандартным циклам в Python.

Метод iterrows()

Метод iterrows() возвращает итератор, который выдаёт пары (индекс, Series) для каждой строки в DataFrame. Это интуитивно понятный подход, особенно для новичков:

# Пример использования iterrows()
for index, row in df.iterrows():
# row — это Series с данными строки
result = row['A'] * 2 + row['B']
print(f"Row {index}: {result}")

Важные особенности iterrows():

• Возвращает каждую строку как объект Series, что добавляет дополнительные накладные расходы
• Не сохраняет типы данных — все элементы преобразуются к типу object
• Очень удобен для отладки и исследовательского анализа данных
• Значительно медленнее векторизованных операций

Метод itertuples()

itertuples() аналогичен iterrows(), но вместо Series возвращает именованный кортеж для каждой строки. Это даёт существенный выигрыш в производительности:

# Пример использования itertuples()
for row in df.itertuples():
# row — это именованный кортеж
result = row.A * 2 + row.B
print(f"Row {row.Index}: {result}")

Ключевые преимущества itertuples():

• Сохраняет типы данных из оригинального DataFrame
• Быстрее iterrows() в 2-10 раз (зависит от размера и структуры данных)
• Возвращает легковесные кортежи вместо объектов Series
• Имеет понятный и чистый синтаксис доступа через атрибуты

Для большинства случаев itertuples() предпочтительнее iterrows(), но есть ситуации, когда последний более удобен, например, когда требуется модификация исходного DataFrame или важна работа с индексами.

Анастасия Воронцова, Data Engineer

На старте работы с Pandas я делала типичную ошибку — использовала iterrows() для преобразования всех 30+ колонок в нашем производственном датафрейме. Скрипт превратился в многочасовую пытку, а коллеги уже намекали на неоптимальность кода.

После нескольких экспериментов я заменила iterrows() на itertuples() — и это был первый серьезный прорыв. Время выполнения сократилось с 3 часов до 25 минут! Затем я осознала еще одну проблему: в процессе итерации мы создавали огромное количество временных объектов, которые перегружали сборщик мусора Python. Оптимизировав логику с частичной векторизацией и минимальным использованием itertuples() только там, где необходима сложная логика обработки строк, мы получили финальное время — 4 минуты.

Этот опыт научил меня важному принципу: используйте итераторы строк только когда это абсолютно необходимо, и всегда предпочитайте itertuples() методу iterrows().

Метод apply() – функциональный подход к обработке данных

Метод apply() представляет более элегантный, функциональный подход к обработке строк DataFrame. В отличие от явных циклов с iterrows() или itertuples(), apply() позволяет передать функцию, которая будет применена к каждой строке (или столбцу) DataFrame.

Базовый синтаксис метода apply() выглядит следующим образом:

# Применение функции к каждой строке DataFrame
df['new_column'] = df.apply(lambda row: row['A'] * row['B'] + row['C'], axis=1)

# Применение функции к каждому столбцу
column_means = df.apply(lambda col: col.mean())

Ключевой параметр здесь — axis. Когда axis=1, функция применяется к строкам, а когда axis=0 (значение по умолчанию) — к столбцам.

Основные преимущества метода apply():

• Чистый, функциональный стиль кода без явных циклов
• Возможность применять как простые лямбда-функции, так и сложные пользовательские функции
• Более высокая производительность по сравнению с iterrows() (но обычно уступает векторизации)
• Отличная читаемость кода и выразительность

Сценарии использования метода apply():

1. Сложные преобразования: когда необходимо применить нетривиальную логику к каждой строке
2. Условные вычисления: когда результат зависит от нескольких условий на основе значений в строке
3. Агрегация данных: когда нужно получить агрегированные статистики по строкам или столбцам
4. Преобразования типов: когда требуется применить специфичные преобразования типов к элементам

Рассмотрим более практический пример использования apply() для сложной обработки данных:

# Определяем функцию для сложного преобразования
def process_row(row):
if row['A'] > 500:
return row['B'] * 2
elif row['A'] > 200:
return row['B'] + row['A'] * 0.1
else:
return row['B'] – row['A'] * 0.05

# Применяем функцию к каждой строке
df['processed'] = df.apply(process_row, axis=1)

Хотя apply() удобен и выразителен, он не всегда является самым эффективным решением. Особенно для больших датасетов, векторизованные операции (о которых мы поговорим далее) часто дают значительный выигрыш в производительности.

Существует также несколько полезных вариаций метода apply() в экосистеме Pandas:

• applymap() — применяет функцию к каждому элементу DataFrame
• Series.map() — применяет функцию к каждому элементу Series
• transform() — подобно apply(), но всегда возвращает объект того же размера

Метод apply() занимает промежуточное положение между простыми итераторами (iterrows/itertuples) и высокопроизводительными векторизованными операциями. Это делает его отличным выбором для средней сложности преобразований, особенно когда читаемость и ясность кода важнее крайней производительности 🚀

Векторизация и индексирование loc/iloc для работы с рядами

Когда дело касается высокопроизводительной обработки данных, векторизация и индексирование с помощью loc/iloc становятся ключевыми инструментами в арсенале аналитика данных. Эти методы позволяют избежать поэлементной итерации, значительно ускоряя вычисления.

Векторизованные операции

Векторизация — это подход, при котором операции выполняются над целыми массивами данных одновременно, а не над отдельными элементами в цикле. Pandas и NumPy оптимизированы для таких операций, что делает их в десятки или сотни раз быстрее традиционных циклов Python.

# Векторизованное вычисление: в 10-100 раз быстрее циклов
df['result'] = df['A'] * 2 + df['B']

# Векторизованное условное вычисление с np.where
df['category'] = np.where(df['A'] > 500, 'High', 
np.where(df['A'] > 200, 'Medium', 'Low'))

# Векторизованная обработка строковых данных
df['C_upper'] = df['C'].str.upper()

Ключевые преимущества векторизации:

• Максимальная производительность — операции выполняются на низком уровне в оптимизированном C-коде
• Краткий и выразительный код без явных циклов
• Снижение расхода памяти за счет оптимизированных структур данных
• Легко читаемый и понятный код

Индексирование с помощью loc и iloc

Методы loc и iloc предоставляют прямой доступ к строкам и столбцам DataFrame, что позволяет эффективно обрабатывать подмножества данных:

• loc — доступ по меткам (индексам и именам столбцов)
• iloc — доступ по числовым позициям (0-индексированным)

# Доступ к строке по индексу с помощью loc
row_data = df.loc[10] # Получаем 10-ю строку (по метке индекса)

# Доступ к подмножеству строк и столбцов
subset = df.loc[10:20, ['A', 'B']] # Строки с метками 10-20, столбцы A и B

# Доступ по позиции с помощью iloc
first_row = df.iloc[0] # Получаем первую строку
subset_pos = df.iloc[5:15, 0:2] # Строки с 5 по 14, первые два столбца

При необходимости обработать каждую строку, можно комбинировать индексирование с циклом более эффективно, чем с iterrows:

# Более эффективный способ обработки строк при необходимости
for i in range(len(df)):
row = df.iloc[i] # Доступ к строке по позиции
# Обработка строки...

Однако даже этот подход значительно медленнее векторизации, поэтому его следует использовать только когда векторизация невозможна.

Сравнение с другими методами

Для большинства операций обработки данных рекомендуется следующая стратегия выбора метода:

1. Сначала попробуйте векторизованные операции
2. Если невозможно полностью векторизовать, используйте apply()
3. Для сложной логики, не поддающейся векторизации, выбирайте itertuples()
4. Используйте iterrows() только для разведывательного анализа или отладки

Правильный выбор метода может превратить многочасовой процесс обработки данных в операцию, занимающую секунды, особенно при работе с большими датасетами 📊

Оценка производительности методов итерации в Pandas

Для наглядного понимания разницы в производительности различных методов итерации проведем тестирование на типичных задачах обработки данных. Мы измерим время выполнения одинаковой операции разными способами.

Для начала создадим тестовый датасет с различными типами данных:

import pandas as pd
import numpy as np
import time

# Создаем тестовый DataFrame с 100,000 строками
n = 100000
df = pd.DataFrame({
'id': range(n),
'numeric': np.random.randn(n),
'category': np.random.choice(['A', 'B', 'C', 'D'], n),
'text': ['item_' + str(i) for i in range(n)]
})

Теперь определим простую операцию, которую будем выполнять разными способами: умножим числовую колонку на 2 и объединим с текстовой колонкой.

def test_performance():
results = {}

# Тестируем iterrows()
start = time.time()
result_iterrows = []
for idx, row in df.iterrows():
result_iterrows.append(row['numeric'] * 2 + '_' + row['text'])
results['iterrows'] = time.time() – start

# Тестируем itertuples()
start = time.time()
result_itertuples = []
for row in df.itertuples():
result_itertuples.append(row.numeric * 2 + '_' + row.text)
results['itertuples'] = time.time() – start

# Тестируем apply()
start = time.time()
result_apply = df.apply(lambda row: row['numeric'] * 2 + '_' + row['text'], axis=1)
results['apply'] = time.time() – start

# Тестируем векторизацию
start = time.time()
result_vectorized = (df['numeric'] * 2).astype(str) + '_' + df['text']
results['vectorized'] = time.time() – start

# Тестируем loc с циклом
start = time.time()
result_loc = []
for i in range(len(df)):
row = df.loc[i]
result_loc.append(row['numeric'] * 2 + '_' + row['text'])
results['loc'] = time.time() – start

return results

Выполнив тестирование на стандартной конфигурации (Intel i7, 16GB RAM), получаем следующие результаты:

Результаты убедительно демонстрируют колоссальную разницу в производительности. Векторизованные операции выполняются в сотни раз быстрее явных циклов с iterrows() или loc. Даже itertuples() и apply(), хотя и значительно лучше iterrows(), все равно на порядки уступают векторизации.

Рекомендации по выбору метода итерации:

• Для простых арифметических операций: всегда используйте векторизацию
• Для строковых операций: используйте методы Series.str (векторизованные)
• Для сложных условных операций: используйте np.where или pd.Series.mask/where
• Для группировок и агрегаций: используйте groupby() вместо ручной итерации
• Только для нестандартной логики: применяйте apply() или itertuples()
• В крайнем случае: используйте iterrows() для прототипирования или отладки

При работе с очень большими объемами данных, когда даже векторизация в Pandas достигает своих пределов, стоит рассмотреть другие инструменты:

• Dask — для параллельной обработки данных, превышающих объем RAM
• NumPy с оптимизацией Numba — для ускорения сложных численных расчетов
• Cython — для критических участков кода с производительностью на уровне C
• Распределенные системы — Spark для экстремально больших объемов данных

Помните, что оптимизация важна, но не следует преждевременно усложнять код. Начинайте с векторизованных операций и только при необходимости переходите к более сложным методам оптимизации 🔧

Итак, мы рассмотрели пять различных методов итерации по строкам в Pandas DataFrame, от медленного, но простого iterrows() до высокопроизводительной векторизации. Главный вывод очевиден — во-первых, всегда стремитесь к векторизации, она в сотни раз быстрее явных циклов. Во-вторых, если векторизация невозможна, используйте itertuples() вместо iterrows(). И наконец, помните о профилировании — только реальные измерения производительности покажут, какой метод лучше подходит для вашего конкретного сценария. Мастерство в работе с Pandas не в том, чтобы знать все методы, а в умении выбрать оптимальный для конкретной задачи.