Обновление значений в DataFrame Pandas в цикле: примеры

Быстрый ответ

Если вам необходимо изменить значения в отдельных ячейках DataFrame во время итерации, наиболее подходящими для этого будут методы df.at и df.iat. Рассмотрите следующий пример:

import pandas as pd

# Предположим, что 'df' – это ваш DataFrame, а 'your_function' – функция для преобразования значения
# "idx" используется для быстрого доступа и обновления
for idx in df.index:
    df.at[idx, 'column_to_change'] = your_function(df.loc[idx, 'relevant_column'])

Рекомендуется использовать векторизацию для обеспечения максимальной производительности вместо итераций там, где это возможно. В случаях, когда векторизация не подходит, df.at и df.loc окажутся незаменимыми помощниками при обновлении данных.

Практичные методы итерации

Когда циклы кажутся привлекательными, но неэффективными

Циклы хоть и выглядят простыми решениями, но для работы с датафреймами они не самый лучший вариант. Если вы все же решили использовать итерацию:

• Используйте df.iterrows() для доступа к строкам, но не для их изменения.
• Предпочитайте df.itertuples(), которые работают быстрее, чем df.iterrows().
• Отдавайте приоритет векторизации, ее эффективность в работе с DataFrame непревзойденна!

Как безопасно обновлять данные

Будьте осторожны с SettingWithCopyWarning и удостоверьтесь, что вы модифицируете оригинальный DataFrame. Корректно используйте .loc, чтобы избежать ошибок. Избегайте устаревших df.ix[] и .set_value().

При работе с другими столбцами и строками

Если для обновления требуется использовать данные из других столбцов или строк:

• Воспользуйтесь встроенными функциями DataFrame, такими как shift() или cumsum().
• Чтобы определить индекс нужной колонки, используйте df.columns.get_loc().
• Для условной обработки строк или столбцов применяйте df.apply() в сочетании с lambda-функциями.

Визуализация

Представьте себе DataFrame как поезд, где каждое купе соответствует уникальной строке:

Пошаговое обновление каждого 'купе' напоминает попытку ремонта в движении поезда. Более эффективным будет сделать остановку и перегрузить все данные сразу. Не упустите возможность улучшить производительность!

Применение условных проверок при программировании

Включайте условные проверки в цикл с помощью блоков if-else:

# Пример использования условной инструкции
for i in df.index:
    if df.at[i, 'age'] > 18:
        df.at[i, 'status'] = 'взрослый'
    else:
        df.at[i, 'status'] = 'несовершеннолетний'

Однако не забывайте о векторизации, как о наиболее производительном методе обработки данных:

# С помощью лямбда-функции можно сделать то же самое, но более эффективно
df['status'] = df['age'].apply(lambda x: 'взрослый' if x > 18 else 'несовершеннолетний')

Сложные операции и кунсты программирования

Когда векторизация не подходит

Если векторизация не применима, выбирайте df.at или df.loc для точного обновления, а для операций по строкам – .apply().

Избегайте предупреждений

Берегитесь SettingWithCopyWarning и работайте с оригинальным DataFrame. Глубокое понимание индексации pandas поможет в этом.

Обновление с использованием внешних данных

Если для обновления необходимы данные из других объектов Pandas:

• Используйте pd.merge() или .join() для слияния датафреймов.
• Для обновления столбцов на основе других структур применяйте .map() с сериями данных.

Полезные материалы

1. pandas.DataFrame.iterrows — документация pandas 2.2.0 — подробно об итерации по строкам DataFrame.
2. pandas.DataFrame.apply — документация pandas 2.2.0 — рекомендации по оптимизации операций в pandas.
3. Fast, Flexible, Easy and Intuitive: How to Speed Up Your pandas Projects – Real Python — советы по ускорению кода в pandas.
4. Aggregation and Grouping | Python Data Science Handbook — о принципах агрегирования и группировке данных в DataFrame.
5. https://tomaugspurger.net/posts/modern-1-intro/ — современные подходы к циклической обработке и модификации датафреймов.