Sử dụng iterator

Sử dụng iterator

df = pd.read_csv('data/big_mart_sales.csv', usecols=['Item_Identifier', 'Item_Fat_Content', 'Item_Type', 'Outlet_Size', 'Item_Outlet_Sales', 'Outlet_Establishment_Year'])

Iterrows

DataFrame.iterrows()

row = next(df.iterrows())
row

(0,
 Item_Identifier                 FDA15
 Item_Fat_Content              Low Fat
 Item_Type                       Dairy
 Outlet_Establishment_Year        1999
 Outlet_Size                    Medium
 Item_Outlet_Sales            3735.138
 Name: 0, dtype: object)

Kết quả trả về cho row là 1 tuple gồm index và Series chứa các giá trị tại index đó.

Cách dùng vòng lặp trong iterrows

Để duyệt từng dòng ta dùng for như bình thường

prices = []
for i, row in df.iterrows():
    prices.append(row['Item_Outlet_Sales'] * 0.5)
print(prices[:5])

[1867.569, 221.7114, 1048.635, 366.19, 497.3526]

Itertuple

DataFrame.itertuples(index=True, name='Pandas')

Trong đó:

• index: True trả về kết quả kèm theo index và False lược bỏ index

• name: Quy định kiểu trả về

  • Pandas: trả về namedtuple
  • None: trả về tuple
  • namedtuple: trả về namedtuple

Trả về namedtuple

next(df.itertuples(index=True))

Pandas(Index=0, Item_Identifier='FDA15', Item_Fat_Content='Low Fat', Item_Type='Dairy', Outlet_Establishment_Year=1999, Outlet_Size='Medium', Item_Outlet_Sales=3735.138)

Trả về tuple

next(df.itertuples(index=False, name=None))

('FDA15', 'Low Fat', 'Dairy', 1999, 'Medium', 3735.138)

Cách dùng vòng lặp trong itertuples

name=default

prices = []
for row in df.itertuples():
    prices.append(row.Item_Outlet_Sales * 0.5)
print(prices[:5])

name=None

prices = []
for row in df.itertuples(index=False, name=None):
    prices.append(row[5] * 0.5)
print(prices[:5])