كيف يمكننا المرور على أسطر ال DataFrame في Pandas

يمكننا إستخدام الدالة DataFrame.iterrows والتي تمكننا باستخدام الحلقات التكرارية بداخل dataframe في pandas.

المثال التالي يوضح ما تريد أن تقوم به.

import pandas as pd
data = [{'a':1, 'b':2}, {'a':3,'b':4}, {'a':5,'b':6}]
df = pd.DataFrame(data)

for index, row in df.iterrows():
    print(row['a'], row['b'])
    
>>> 1 2
	3 4
	5 6

المرور على أسطر الداتافريم هو فكرة سيئة دوماً... أي دالة تحوي كلمة iter في اسمها حاول الابتعاد عنها قدر المستطاع (حدد سبب رغبتك في استخدامها ثم حاول أن تستخدم طرق أخرى) لأنها ستجعلك تنتظر جداً عندما يكون حجم الداتافريم أكبر من 1000. وبكافة الأحوال سأعرض لك الطرق المتاحة لتنفذ طلبك.
إضافة للطريقة التي قدمها أحمد هناك DataFrame.itertuples:

for row in df.itertuples(index=True, name='Pandas'):
    print(row.c1, row.c2)

مثال:

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# sample dataframe
df = pd.DataFrame({
	'A': [1, 2, 3],
	'B': ['a', 'b', 'c']})
df
"""
    A 	B
0 	1 	a
1 	2 	b
2 	3 	c
"""
for row in df.itertuples(index=True, name='Pandas'):
    print(row.A, row.B)
"""
1 a
2 b
3 c
"""

عموماً هي أسرع من iterrows بكثير. كما ويمكنك استخدام iloc:

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# sample dataframe
df = pd.DataFrame({
	'A': [1, 2, 3],
	'B': ['a', 'b', 'c']})
df
"""
    A 	B
0 	1 	a
1 	2 	b
2 	3 	c
"""
for i in range(0, len(df)):
    print (df.iloc[i]['A'], df.iloc[i]['B'])
"""
1 a
2 b
3 c
"""