Loop Through Index de pandas DataFrame en Python (Ejemplo)

En este tutorial, aprenderás a usar el método iterrows() de Pandas DataFrame en Python con un ejemplo.

Supongamos que tienes el siguiente DataFrame de Pandas:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6], 'C':[7,8,9]})

Entonces, si deseas iterar a través del índice y los valores de este DataFrame, puedes usar el método iterrows() como se muestra a continuación:

for i, row in df.iterrows():
    print(i, row['A'], row['B'], row['C'])

La salida será:

0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9

Como puedes ver, el método iterrows() devuelve una tupla con el índice y la fila como Series. Entonces, puedes acceder a cualquier columna de la fila usando el nombre de la columna como una clave en Series.

También puedes convertir estas filas en un diccionario como se muestra a continuación:

for i, row in df.iterrows():
    print(i, dict(row))

La salida será:

0 {'A': 1, 'B': 4, 'C': 7}
1 {'A': 2, 'B': 5, 'C': 8}
2 {'A': 3, 'B': 6, 'C': 9}

Como puedes ver, el método iterrows() devuelve una tupla con el índice y la fila como un diccionario. Entonces, puedes acceder a cualquier columna de la fila usando el nombre de la columna como una clave en el diccionario.

Ejemplo:

for i, row in df.iterrows():
print(row[‘c1’], row[‘c2’])

Cómo realizar un bucle de índice de DataFrame utilizando la función iterrows() de pandas

La función iterrows() de Pandas se usa para iterar sobre un DataFrame de filas. Devuelve una tupla de índice y valor por cada fila.

La sintaxis de la función iterrows() es la siguiente:

iterrows(self, axis=0, index=True, index_label=None)

axis: Especifica el eje a iterar. Los valores posibles son 0 para iterar sobre las filas y 1 para iterar sobre las columnas.

index: Especifica si se debe devolver el índice de la fila. Los valores posibles son True y False.

index_label: Especifica el nombre del índice.

La función iterrows() se usa comúnmente junto con un bucle for para iterar sobre un DataFrame.

Ejemplo: Cómo realizar un bucle de índice de DataFrame utilizando la función iterrows() de pandas

En este ejemplo, iteraremos sobre un DataFrame de filas utilizando la función iterrows().

Primero, importaremos la biblioteca Pandas.

import pandas as pd

Luego, crearemos un DataFrame.

df = pd.DataFrame({‘A’:[1,2,3],’B’:[4,5,6],’C’:[7,8,9]})

A continuación, imprimiremos el DataFrame.

print(df)

A continuación, iteraremos sobre el DataFrame utilizando la función iterrows().

for i,row in df.iterrows(): print(i,row)

El código anterior genera la siguiente salida.

0 A 1 B 4 C 7 1 A 2 B 5 C 8 2 A 3 B 6 C 9

En este ejemplo, iteramos sobre el DataFrame utilizando la función iterrows(). Devuelve una tupla de índice y valor por cada fila.

En la primera iteración, i se establece en 0 y row se establece en la primera fila.

En la segunda iteración, i se establece en 1 y row se establece en la segunda fila.

En la tercera iteración, i se establece en 2 y row se establece en la tercera fila.

¿Cómo se usa el índice para indexar los valores de un DataFrame en Python?

El índice de un DataFrame es una etiqueta que se asigna a cada fila y columna del DataFrame. Esta etiqueta sirve para indexar los valores del DataFrame. El índice se puede asignar manualmente o de forma automática. Para asignar el índice de forma automática, se puede utilizar el método set_index () de la clase DataFrame. Este método toma como argumento el nombre de la columna que se va a utilizar como índice. Si no se especifica ninguna columna, el índice se asignará de forma automática.

Para asignar el índice manualmente, se puede utilizar el atributo index de la clase DataFrame. Este atributo es un objeto de la clase Index. Los objetos de la clase Index se pueden crear utilizando el método index () de la clase DataFrame. Este método toma como argumento una lista de etiquetas para el índice. Las etiquetas del índice deben ser únicas.

Una vez que se ha asignado el índice, se puede utilizar para indexar los valores del DataFrame. El índice se puede utilizar para indexar filas o columnas del DataFrame. Para indexar una fila, se utiliza el método loc () de la clase DataFrame. Este método toma como argumento una etiqueta de fila. Para indexar una columna, se utiliza el método iloc () de la clase DataFrame. Este método toma como argumento una etiqueta de columna.

El índice también se puede utilizar para ordenar el DataFrame. Para ordenar el DataFrame por índice, se utiliza el método sort_index () de la clase DataFrame. Este método toma como argumento el eje por el cual se va a ordenar el DataFrame. El eje por defecto es el eje 0, que es el eje de las filas. El valor 1 es el eje de las columnas.

Los pros y contras de usar la iteración de índice para procesar los datos de un DataFrame

Los pros y contras de usar la iteración de índice para procesar los datos de un DataFrame

La iteración de índice es una forma común de procesar los datos de un DataFrame. Se puede utilizar para realizar cálculos sobre los datos, agregar o eliminar columnas, o para cambiar el formato de los datos. Sin embargo, la iteración de índice también tiene sus desventajas. A continuación se presentan algunos pros y contras de usar la iteración de índice para procesar los datos de un DataFrame.

PROS

– La iteración de índice es un método simple y directo de procesar los datos de un DataFrame.
– Se puede utilizar para realizar cálculos sobre los datos, agregar o eliminar columnas, o para cambiar el formato de los datos.
– La iteración de índice es un método eficiente de procesar los datos de un DataFrame.

CONTRAS

– La iteración de índice puede ser lenta cuando se procesan grandes cantidades de datos.
– La iteración de índice puede ser confusa para los usuarios que no están familiarizados con el código.
– La iteración de índice puede producir código difícil de mantener.

En resumen, el código anterior itera a través del índice de un marco de datos de pandas. El índice es la primera columna del marco de datos. El código itera a través de cada uno de los valores del índice y luego imprime el valor.

El método Pandas DataFrame.iterrows () itera sobre los índices y filas de un DataFrame.

Este método es útil si necesita iterar sobre los datos de un DataFrame y realizar algún cálculo para cada fila.

A continuación se muestra un ejemplo de cómo iterar sobre un DataFrame y realizar un cálculo para cada fila: