в цикле найдите число приложений по каждой категории pandas
Как перебирать строки в DataFrame в Pandas?
У меня есть DataFrame из панд:
Теперь я хочу перебрать строки этого кадра. Для каждой строки я хочу иметь возможность доступа к ее элементам (значениям в ячейках) по имени столбцов. Например:
Можно ли это сделать в пандах?
Но я не понимаю, что такое row объект и как я могу с ним работать.
17 ответов
DataFrame.iterrows это генератор, который дает как индекс, так и строку
Вы можете использовать функцию df.iloc следующим образом:
Вы можете написать свой собственный итератор, который реализует namedtuple
Для данного кадра данных с моей функцией:
Или с pd.DataFrame.itertuples :
Комплексный тест
Мы тестируем доступность всех столбцов и подмножество столбцов
Хотя iterrows() является хорошим вариантом, иногда itertuples() может быть намного быстрее:
Чтобы зациклить все строки в dataframe вы можете использовать:
Итерации по строкам:
Вы также можете выполнить индексирование numpy для еще большего ускорения. На самом деле это не итерация, но она работает намного лучше, чем итерация для определенных приложений.
Вы также можете привести его к массиву. Предполагается, что эти индексы / выборки уже действуют как массивы Numpy, но я столкнулся с проблемами и должен был разыграть
Существует способ перебирать строки, получая взамен DataFrame, а не Series. Я не вижу никого, кто упомянул бы, что вы можете передать index в виде списка для строки, которая будет возвращена как DataFrame:
Обратите внимание на использование двойных скобок. Это возвращает DataFrame с одной строкой.
Есть так много способов перебирать строки в панде. Один очень простой и интуитивно понятный способ:
Как перебирать строки в фрейме данных Pandas
Давайте рассмотрим три основных способа перебора DataFrame:
Итерация DataFrames с помощью items()
Давайте настроим некоторые данные о вымышленных людях в DataFrame :
Он возвращает генератор:
Мы успешно перебрали все строки в каждом столбце. Обратите внимание, что столбец индекса остается неизменным на протяжении итерации, поскольку это связанный индекс для значений. Если вы не определяете индекс, Pandas соответствующим образом пронумеровывает столбец индекса.
Обратите внимание, что индекс списка начинается с нуля, поэтому data[1] будет относиться ко второй строке. Вы увидите этот вывод:
Результат будет таким же, как и раньше:
Итерация DataFrames с помощью iterrows()
Попробуем перебрать строки с помощью iterrows() :
В цикле for i представляет столбец индекса (наш DataFrame имеет индексы от id001 до id006 ) и row содержит данные для этого индекса во всех столбцах. Наш результат будет выглядеть так:
Оба они производят такой вывод:
Итерация DataFrames с помощью itertuples()
Функция itertuples() также возвращает генератор, который генерирует значение строк в кортежах. Давайте попробуем это:
Вы увидите это в своей оболочке Python:
Мы можем не отображать столбец индекса, установив для параметра index значение False :
У наших кортежей больше не будет отображаться индекс:
Теперь наш вывод будет:
Производительность итерации с помощью Pandas
Сравнение скорости
Чтобы измерить скорость каждого конкретного метода, мы обернули их в функции, которые будут выполнять их 1000 раз и возвращать среднее время выполнения.
Вот как выглядят возвращаемые значения для каждого метода:
Например, при items() :
iterrows() предоставит все данные столбца для конкретной строки:
И, наконец, одна строка для элемента itertuples() будет выглядеть так:
Вот средние результаты в секундах:
Обратите внимание, что результаты этих тестов сильно зависят от других факторов, таких как ОС, среда, вычислительные ресурсы и т.д. Размер ваших данных также будет влиять на ваши результаты.
Вывод
Аналитикам: большая шпаргалка по Pandas
Привет. Я задумывал эту заметку для студентов курса Digital Rockstar, на котором мы учим маркетологов автоматизировать свою работу с помощью программирования, но решил поделиться шпаргалкой по Pandas со всеми. Я ожидаю, что читатель умеет писать код на Python хотя бы на минимальном уровне, знает, что такое списки, словари, циклы и функции.
Что такое Pandas и зачем он нужен
Pandas — это библиотека для работы с данными на Python. Она упрощает жизнь аналитикам: где раньше использовалось 10 строк кода теперь хватит одной.
Например, чтобы прочитать данные из csv, в стандартном Python надо сначала решить, как хранить данные, затем открыть файл, прочитать его построчно, отделить значения друг от друга и очистить данные от специальных символов.
В Pandas всё проще. Во-первых, не нужно думать, как будут храниться данные — они лежат в датафрейме. Во-вторых, достаточно написать одну команду:
Pandas добавляет в Python новые структуры данных — серии и датафреймы. Расскажу, что это такое.
Структуры данных: серии и датафреймы
Серии — одномерные массивы данных. Они очень похожи на списки, но отличаются по поведению — например, операции применяются к списку целиком, а в сериях — поэлементно.
То есть, если список умножить на 2, получите тот же список, повторенный 2 раза.
А если умножить серию, ее длина не изменится, а вот элементы удвоятся.
Обратите внимание на первый столбик вывода. Это индекс, в котором хранятся адреса каждого элемента серии. Каждый элемент потом можно получать, обратившись по нужному адресу.
Еще одно отличие серий от списков — в качестве индексов можно использовать произвольные значения, это делает данные нагляднее. Представим, что мы анализируем помесячные продажи. Используем в качестве индексов названия месяцев, значениями будет выручка:
Теперь можем получать значения каждого месяца:
Так как серии — одномерный массив данных, в них удобно хранить измерения по одному. На практике удобнее группировать данные вместе. Например, если мы анализируем помесячные продажи, полезно видеть не только выручку, но и количество проданных товаров, количество новых клиентов и средний чек. Для этого отлично подходят датафреймы.
Датафреймы — это таблицы. У их есть строки, колонки и ячейки.
Технически, колонки датафреймов — это серии. Поскольку в колонках обычно описывают одни и те же объекты, то все колонки делят один и тот же индекс:
Объясню, как создавать датафреймы и загружать в них данные.
Создаем датафреймы и загружаем данные
Бывает, что мы не знаем, что собой представляют данные, и не можем задать структуру заранее. Тогда удобно создать пустой датафрейм и позже наполнить его данными.
А иногда данные уже есть, но хранятся в переменной из стандартного Python, например, в словаре. Чтобы получить датафрейм, эту переменную передаем в ту же команду:
Случается, что в некоторых записях не хватает данных. Например, посмотрите на список goods_sold — в нём продажи, разбитые по товарным категориям. За первый месяц мы продали машины, компьютеры и программное обеспечение. Во втором машин нет, зато появились велосипеды, а в третьем снова появились машины, но велосипеды исчезли:
Если загрузить данные в датафрейм, Pandas создаст колонки для всех товарных категорий и, где это возможно, заполнит их данными:
Обратите внимание, продажи велосипедов в первом и третьем месяце равны NaN — расшифровывается как Not a Number. Так Pandas помечает отсутствующие значения.
Теперь разберем, как загружать данные из файлов. Чаще всего данные хранятся в экселевских таблицах или csv-, tsv- файлах.
Файлы формата csv и tsv — это текстовые файлы, в которых данные отделены друг от друга запятыми или табуляцией:
После загрузки данных в датафрейм, хорошо бы их исследовать — особенно, если они вам незнакомы.
Исследуем загруженные данные
В датафрейме 5009 строк и 5 колонок.
Теперь видим, что в таблице есть дата заказа, метод доставки, номер клиента и выручка.
Тип object — это текст, float64 — это дробное число типа 3,14.
Ожидаемо, в индексе датафрейма номера заказов: 100762, 100860 и так далее.
Получив первое представление о датафреймах, теперь обсудим, как доставать из него данные.
Получаем данные из датафреймов
Данные из датафреймов можно получать по-разному: указав номера колонок и строк, использовав условные операторы или язык запросов. Расскажу подробнее о каждом способе.
Указываем нужные строки и колонки
Обратите внимание, результат команды — новый датафрейм с таким же индексом.
Можно фильтровать датафреймы по колонкам и столбцам одновременно:
Часто вы не знаете заранее номеров заказов, которые вам нужны. Например, если задача — получить заказы, стоимостью более 1000 рублей. Эту задачу удобно решать с помощью условных операторов.
Если — то. Условные операторы
Задача: нужно узнать, откуда приходят самые большие заказы. Начнем с того, что достанем все покупки стоимостью более 1000 долларов:
Интересно, сколько дорогих заказов было доставлено первым классом? Добавим в фильтр ещё одно условие:
Язык запросов
Разобравшись, как получать куски данных из датафрейма, перейдем к тому, как считать агрегированные метрики: количество заказов, суммарную выручку, средний чек, конверсию.
Считаем производные метрики
Другое дело. Теперь видим сумму выручки по каждому классу доставки. По суммарной выручке неясно, становится лучше или хуже. Добавим разбивку по датам заказа:
Ого, получается, что это так прыгает средний чек. Интересно, а какой был самый удачный день? Чтобы узнать, отсортируем получившийся датафрейм: выведем 10 самых денежных дней по выручке:
Команда разрослась, и её теперь неудобно читать. Чтобы упростить, можно разбить её на несколько строк. В конце каждой строки ставим обратный слеш \ :
В самый удачный день — 18 марта 2014 года — магазин заработал 27 тысяч долларов с помощью стандартного класса доставки. Интересно, откуда были клиенты, сделавшие эти заказы? Чтобы узнать, надо объединить данные о заказах с данными о клиентах.
Объединяем несколько датафреймов
До сих пор мы смотрели только на таблицу с заказами. Но ведь у нас есть еще данные о клиентах интернет-магазина. Загрузим их в переменную customers и посмотрим, что они собой представляют:
Решаем задачу
Закрепим полученный материал, решив задачу. Найдем 5 городов, принесших самую большую выручку в 2016 году.
Для начала отфильтруем заказы из 2016 года:
Город — это атрибут пользователей, а не заказов. Добавим информацию о пользователях:
Cруппируем получившийся датафрейм по городам и посчитаем выручку:
Отсортируем по убыванию продаж и оставим топ-5:
Возьмите данные о заказах и покупателях и посчитайте:
Через некоторое время выложу ответы в Телеграме. Подписывайтесь, чтобы не пропустить ответы и новые статьи.
Кстати, большое спасибо Александру Марфицину за то, что помог отредактировать статью.
Pandas: подсчет количества уникальных значений в Series
Подсчет количества уникальных строк и числа строк с каждым из уникальных значений
Здравствуйте, есть таблица с текстовой колонкой. Нужно получить количество строк, в которых.
Подсчет количества уникальных слов
Добрый день. Есть программа для подсчета количества слов тексте: #include #include.
Подсчет количества уникальных по 2 столбцам
Доброго дня! Помогите пожалуйста подсчитать количество техники. есть большая таблица принтеров с.
Подсчет количества phone в уникальных именах
Здравствуйте, есть таблица в которой нужно определить, сколько раз phone встретился в уникальных.
Garry Galler,
это условие задачи))
P.s. Сортировать не важно, нужен аналог df[‘Имя’].value_counts(sort=False)
Добавлено через 5 минут
Ок, согласен с Вами.
Тогда помогите, пожалуйста, найти количество уникальных значений по именам (количество по каждому имени) в списке [‘Анна’, ‘Ксения’, ‘Анастасия’, ‘Анна’, ‘Анна’, ‘Ксения’].
Добавлено через 3 минуты
Garry Galler,
Решение
Подсчет количества уникальных элементов списка
подсчет количества уникальных элементов списка quant_3(, 3).
Подсчет количества уникальных записей при сравнении данных
Доброе утро многоуважаемые гуру! Столкнулся с такой проблемой. Есть книга, где на Листе2 находится.
SWI Prolog: подсчет количества уникальных элементов списка
подсчет количества уникальных элементов списка quant_3(, 3). Вообще не получается, помогите.
Подсчет уникальных значений
Доброго времени суток. У меня возникла следующая проблема. Не могу понять как решить подобную.
Перебор строк и столбцов в Pandas DataFrame
Итерация — это общий термин, обозначающий каждый элемент чего-то одного за другим. Pandas DataFrame состоит из строк и столбцов, поэтому для итерации по фрейму данных мы должны итерировать фрейм данных, как словарь. В словаре мы перебираем ключи объекта таким же образом, как мы должны перебирать в фрейме данных.
В Pandas Dataframe мы можем выполнить итерацию элемента двумя способами:
Итерация по строкам:
Итерация по строкам с помощью iterrows()
Чтобы перебрать строки, мы применяем функцию iterrows() которая возвращает каждое значение индекса вместе с серией, содержащей данные в каждой строке.
Код № 1:
# импорт панд как pd
import pandas as pd
# создание фрейма данных из словаря
df = pd.DataFrame( dict )
# импорт панд как pd
import pandas as pd
# создание фрейма данных из словаря
df = pd.DataFrame( dict )
# перебирать строки с помощью функции iterrows ()
for i, j in df.iterrows():
Выход: 
Код № 2:
# импорт модуля панд
import pandas as pd
# создание фрейма данных из CSV-файла
data = pd.read_csv( «nba.csv» )
# для визуализации данных мы фильтруем первые 3 набора данных
Теперь мы применяем итерроу для получения каждого элемента строк в датафрейме.
# импорт модуля панд
import pandas as pd
# создание фрейма данных из CSV-файла
data = pd.read_csv( «nba.csv» )
for i, j in data.iterrows():
Выход: 
Итерация по строкам с использованием iteritems()
Чтобы перебирать строки, мы используем iteritems() эта функция перебирает каждый столбец в качестве ключа, пару значений с меткой в качестве ключа и значение столбца в качестве объекта Series.
Код № 1:
# импорт панд как pd
import pandas as pd
# создание фрейма данных из словаря
df = pd.DataFrame( dict )
Теперь мы применяем функцию iteritems() для получения строк данных.
# импорт панд как pd
import pandas as pd
# создание кадра данных из словаря
df = pd.DataFrame( dict )
# использование функции iteritems () для получения строк
for key, value in df.iteritems():
Выход: 
Код № 2:
# импорт модуля панд
import pandas as pd
# создание фрейма данных из CSV-файла
data = pd.read_csv( «nba.csv» )
# для визуализации данных мы фильтруем первые 3 набора данных
Выход: 
Теперь мы применяем iteritems() для извлечения строк из кадра данных.
# импорт модуля панд
import pandas as pd
# создание фрейма данных из CSV-файла
data = pd.read_csv( «nba.csv» )
for key, value in data.iteritems():
Выход: 
Итерация по строкам с помощью itertuples()
Чтобы перебирать строки, мы применяем функцию itertuples() которая возвращает кортеж для каждой строки в DataFrame. Первым элементом кортежа будет соответствующее значение индекса строки, в то время как остальные значения являются значениями строки.
Код № 1:
# импорт панд как pd
import pandas as pd
# создание фрейма данных из словаря
df = pd.DataFrame( dict )
Теперь мы применяем itertuples() функции itertuples() чтобы получить кортеж для каждой строки.
# импорт панд как pd
import pandas as pd
# создание кадра данных из словаря
df = pd.DataFrame( dict )
for i in df.itertuples():
Выход: 
Код № 2:
# импорт модуля панд
import pandas as pd
# создание фрейма данных из CSV-файла
data = pd.read_csv( «nba.csv» )
# для визуализации данных мы фильтруем первые 3 набора данных
Теперь мы применяем itertuples() чтобы получить atuple каждой строки
# импорт модуля панд
import pandas as pd
# создание фрейма данных из CSV-файла
data = pd.read_csv( «nba.csv» )
for i in data.itertuples():
Выход:
Итерация по столбцам:
Чтобы выполнить итерации по столбцам, нам нужно создать список столбцов данных, а затем выполнить итерацию по этому списку, чтобы извлечь столбцы данных.
Код № 1:
# импорт панд как pd
import pandas as pd
# создание фрейма данных из словаря
df = pd.DataFrame( dict )
Теперь мы перебираем столбцы, чтобы перебирать столбцы, сначала мы создаем список столбцов данных, а затем перебираем список.
# создание списка столбцов данных
# печать третьего элемента столбца
Выход: 
Код № 2:
# импорт модуля панд
import pandas as pd
# создание фрейма данных из CSV-файла
data = pd.read_csv( «nba.csv» )
# для визуализации данных мы фильтруем первые 3 набора данных
Теперь мы перебираем столбцы в CSV-файле, чтобы перебрать столбцы, создаем список столбцов данных и перебираем список
# создание списка столбцов данных
# печать третьего элемента столбца
Выход: 