在我的情况下，迭代 Pandas 行的最佳方法是什么？

Question

我在 Pandas Rows 上的迭代存在复杂性问题。我有一个包含超过 30k 行的数据集，我需要为每一行添加一个新列，其中包含来自特定列的值。

belongs_node_df = pd.DataFrame.from_records(belongs_node, columns=['hashtag', 'tweets_id', 'tokenized_text','sentiment_compound'])
posted_node_df = pd.DataFrame.from_records(posted_node, columns=['username', 'num_followers', 'tweets_id'])
df_user_hashtag = pd.merge(posted_node_df, belongs_node_df, on='tweets_id', how='outer').sort_values('username')
df_user_hashtag['p'] = None

for i in range(len(df_user_hashtag)):
    df_user_hashtag['p'][i] = 3 * df_user_hashtag['num_followers'][i]\df_user_hashtag['sentiment_compound'][i]

有一种有效的方法可以对每一行进行此操作吗？非常感谢。 :)

Answer 1

您不应该遍历行...这几乎破坏了您从使用 pandas 获得的所有好处。

df_user_hashtag['p'] = 3 * df_user_hashtag['num_followers'] / df_user_hashtag['sentiment_compound']

Answer 2

import pandas as pd

df = pd.read_excel('/content/Endereços CS 2021.xlsx')

data = df.values.tolist()

for d in data:
    print(d)

在这个例子中，我读取了我的 excel 文件，然后使用方法将其转换为列表 .values.tolist() 然后我做了我之前所说的，我遍历列表中的每一行。

输出结果是：

['Ana Lara', 'Alfa', 'Amigo']
['Ana Suely', 'Alfa', 'Amigo']
['Izabelly', 'Alfa', 'Amigo']
['Carol Loiola', 'Alfa', 'Amigo']
['Yasmin', 'Alfa', 'Amigo']
['Mariana', 'Alfa', 'Amigo']
['Tereza', 'Alfa', 'Amigo']
['Rívia', 'Alfa', 'Amigo']
['Stefany', 'Alfa', 'Amigo']
['Maria Eduarda', 'Alfa', 'Amigo']
['Meyssa', 'Alfa', 'Amigo']
['Arthur Figueiró', 'Epsilon', 'Amigo']
['Andriw', 'Epsilon', 'Amigo']
['Gabriel', 'Epsilon', 'Amigo']
['Tiago ', 'Epsilon', 'Amigo']
['João Pedro', 'Epsilon', 'Amigo']
['Carlos', 'Epsilon', 'Amigo']
['José Neto', 'Epsilon', 'Amigo']
['Raissa ', 'Beta', 'Pesquisador']
['Lara Yasmin', 'Beta', 'Pesquisador']
['Letícia', 'Beta', 'Pesquisador']
['Thalita Melo', 'Beta', 'Pesquisador']
['Isabel', 'Beta', 'Pesquisador']
['Melyssa', 'Beta', 'Excursionista']
['Sarah Gabrielle', 'Beta', 'Excursionista']
['Daniel Fernandes', 'Delta', 'Pioneiro']
['Arthur Soares', 'Delta', 'Pioneiro']
['Guido', 'Delta', 'Pioneiro']
['Emanoel', 'Delta', 'Pioneiro']
['Flávio', 'Delta', 'Pioneiro']
['Iohannes', 'Delta', 'Pioneiro']
['Lucas', 'Delta', 'Pesquisador']
['Beatriz Gillianne (Bia)', 'Sigma', 'Guia']
['Emilly Vitória', 'Sigma', 'Excursionista']
['Adriana', 'Sigma', 'Guia']
['Jade', 'Sigma', 'Guia']
['Sarah Leocádio', 'Sigma', 'Guia']
['Maria Eduarda', 'Sigma', 'Guia']

Answer 3

我使用 cmets 的 @Riley 建议解决了这个问题。

首先，我创建了一个函数来获取我想要的值：

def get_p(tfidf, num_followers, compund):
    return (tfidf * num_followers) * compund

其次，我使用 Numpy 的 vectorize 函数来调用我的函数使用向量化：

vfunc = numpy.vectorize(get_p)
df_user_hashtag['p'] = vfunc(1, df_user_hashtag['num_followers'], df_user_hashtag['sentiment_compound'])

就是这样！

Answer 4

您可以使用方法 .tolist() 并遍历列表的每一行