Pandas -迭代数据帧并更新每一行

在使用 Pandas 处理数据时，有时需要迭代数据帧并更新每一行。虽然 Pandas 提供了多种方法来迭代数据帧，但直接迭代行并更新数据通常不是最优的方式，因为这可能会导致性能问题。尽量使用矢量化操作来提高效率。

然而，如果确实需要逐行迭代并更新数据，可以使用以下几种方法：

方法 1: 使用 `iterrows()`

iterrows() 方法返回一个迭代器，生成 (index, Series) 对。你可以使用它来逐行更新数据。

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})

# 迭代数据帧并更新每一行
for index, row in df.iterrows():
    df.at[index, 'A'] = row['A'] * 2
    df.at[index, 'B'] = row['B'] + 1

print(df)

方法 2: 使用 `apply()`

apply() 方法可以应用一个函数到数据帧的每一行或每一列。这个方法通常比 iterrows() 更高效。

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})

# 定义一个函数来更新行
def update_row(row):
    row['A'] = row['A'] * 2
    row['B'] = row['B'] + 1
    return row

# 使用 apply() 方法更新每一行
df = df.apply(update_row, axis=1)

print(df)

方法 3: 使用矢量化操作

矢量化操作通常是处理数据帧的最优方法，因为它们利用了底层的 C 或 Fortran 代码，速度更快。

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})

# 使用矢量化操作更新数据帧
df['A'] = df['A'] * 2
df['B'] = df['B'] + 1

print(df)

方法 4: 使用 `itertuples()`

itertuples() 方法返回一个迭代器，生成命名元组。它比 iterrows() 更高效，因为它避免了生成 Pandas Series 对象的开销。

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})

# 迭代数据帧并更新每一行
for row in df.itertuples(index=True, name='Pandas'):
    df.at[row.Index, 'A'] = row.A * 2
    df.at[row.Index, 'B'] = row.B + 1

print(df)

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Pandas -迭代数据帧并更新每一行

方法 1: 使用 `iterrows()`

方法 2: 使用 `apply()`

方法 3: 使用矢量化操作

方法 4: 使用 `itertuples()`

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方法 2: 使用 `apply()`

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