Регрессия по столбцам pandas dataframe: итерация и residuals

Быстрый ответ

Если вам нужно проитерироваться по столбцам DataFrame в Pandas, используйте метод df.iteritems():

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})

for label, content in df.iteritems():
    print(f'{label}:')
    print(content)

При каждом проходе цикла вы получите название столбца и соответствующую ему серию данных.

Настройка параметров: производительность и гибкость с помощью df.items() и df.apply()

Если метод df.iteritems() не удовлетворяет ваши требования, обратите внимание на df.items() или df.apply(), они обеспечат лучшую производительность и большую гибкость. Переходим к настройке:

for label, content in df.items():
    # используйте label и content по своему усмотрению
    # Готовы ускориться?

Также можно использовать df.apply(), чтобы применить функцию ко всем столбцам сразу, минуя итерацию:

result = df.apply(some_cool_function)
# как магией, функция применена ко всем столбцам!

Работаете над регрессионным анализом? df.apply() может быть весьма полезен для получения остатков. Или можете использовать обычные циклы:

df.apply(lambda col: sm.OLS(target, col).fit().resid)
# закончил регрессионный анализ за мгновение!

# Или классический подход с циклами:
for column in df.columns:
    model = sm.OLS(target, df[column])
    results = model.fit()
    df['residual_' + column] = results.resid
    # Остатки вычислены, кто следующий?

Предпочитаете работать со срезами? Для этого используйте df.columns:

sub_df = df[df.columns[1:3]]
# Разрезаем DataFrame как ни в чём не бывало!

Если вам важен порядок обработки столбцов, воспользуйтесь enumerate:

for i, column in enumerate(df.columns):
    # Вставьте ваш код здесь
    # О, похоже, вам нужен порядок! Стремитесь к совершенству?

Не забывайте про .loc и .iloc, которые заменяют устаревший метод 'ix':

df.loc[:,'A']  # выбор строк и столбцов по меткам
df.iloc[0,:]   # выбор строк и столбцов по индексам
# 'ix'? Ещё не слышали!

Для обработки столбцов на основе строк можно использовать df.transpose():

for row_label, row_value in df.transpose().iterrows():
    # мыслим столбцами, действуем строками!

Безусловно, мы не могли обойти стороной проверку на наличие ошибок – мы же не варвары!

Методы для знатоков

Работа с большими dataframe'ами

Когда перед вами большой объем данных, нужно сэкономить память:

• Генераторы позволят сэкономить место в памяти.
• Векторные операции — ваши незаменимые помощники!

Искусство срезов

Чтобы стать мастером в работе с df.columns:

• Используйте отрицательные индексы, чтобы исключить последние столбцы.
• Условные срезы помогут отфильтровать столбцы.

Быстрая работа с регрессиями

Если вашей задачей является быстрая работа с регрессиями:

• Предварительное выделение памяти для хранения результатов.
• Включите многопоточность, чтобы ускорить вычисления.

Визуализация

Представьте DataFrame как книжную полку, где каждый столбец — это отдельный том:

for column in dataframe:
    process(dataframe[column])
    # Извлекаем тома по порядку, как книги с полки.

Примерно так выглядит наш DataFrame-полка:

DataFrame (📚): [📘, 📗, 📙, 📔]

И каждый том (столбец) имеет свой текущий сюжет:

📘: Столбец 1 | 📗: Столбец 2 | 📙: Столбец 3 | 📔: Столбец 4
# Только это не простая библиотека, а Библиотека Бабеля!

Ознакомившись с документацией pandas, вы сможете углубиться в понимание тех, как работает этот инструмент!

Полезные материалы

1. Основные функции — документация pandas 2.2.0 — ваш официальный гид по миру pandas.
2. pandas.DataFrame.apply — документация pandas 2.2.0 — это руководство по API для apply().
3. [Python для анализа данных, 2-е издание [Книга]](https://www.oreilly.com/library/view/python-for-data/9781491957653/) — энциклопедия анализа данных на Python от Wes McKinney.
4. python – Как прочесть отдельные столбцы из CSV файла с помощью модуля csv? – Stack Overflow — сообщество обсуждает различные способы работы с DataFrame.
5. Итерирование через объекты pandas – Towards Data Science — детальное погружение в тему, когда вы хотите узнать больше.
6. pandas.DataFrame.applymap — документация pandas 2.2.0 — когда вам требуется преобразовать данные с помощью applymap.
7. pandas.Series.map — документация pandas 2.2.0 — руководство по использованию map при работе со столбцами DataFrame.