df4loop

df4loop

DF4LOOP поддерживает процессы общего назначения, которые требуют комбинации как Pandas.DataFrame, так и цикла. В частности, миссия DF4loop заключается в «ускорении обработки» и «сделать сложный код интуитивно понятным» при низких затратах на установку.

Установка

pip install df4loop

Использование

Следующий DataFrame определяется, чтобы помочь пользователям представить себе использование DF4LOOP.

 import pandas as pd

sample_dict = {
    "column_1" : [ 100 , 200 , 300 , 400 , 500 ],
    "column_2" : [ "A" , "B" , "C" , "D" , "E" ],
    "column_3" : [ "a" , "b" , "c" , "d" , "e" ],
}
df = pd . DataFrame . from_dict ( sample_dict )
df

	Column_1	Column_2	Column_3
0	100	А	а
1	200	Беременный	беременный
2	300	В	в
3	400	Дюймовый	дюймовый
4	500	Эн	эн

Dfiterator

Dfiterator помогает разработчикам писать следующий код. Это код, написанный с использованием pandas.dataframe.iterrows с целью ссылки на значение по строке.

 for index , row in df . iterrows ():
    tmp = row [ "column_1" ]

Dfiterator воспроизводит этот процесс и ускоряет его. На самом деле, DataFrame и его строки Pandas.series преобразуются в списки и словари для ускорения. Однако использование почти одинаково.

 from df4loop import DFIterator

df_iterator = DFIterator ( df )
for index , row in df_iterator . iterrows ():
    tmp = row [ "column_1" ]

Если вам не нужно выводить индекс, установите return_indexes=False .

 from df4loop import DFIterator

df_iterator = DFIterator ( df )
for row in df_iterator . iterrows ( return_indexes = False ):
    tmp = row [ "column_1" ]

Dfgenerator

DFGenerator поддерживает генерацию DataFrame с помощью строк, установленных петлями. Добавление строк в DataFrame в цикле займет много времени для обработки. Секрет ускорения состоит в том, чтобы организовать ряды в списке или словаре, а затем сделать их Pandas.DataFrame одновременно. DFGenerator поддерживает этот процесс для интуитивной реализации.

Следующий код является примером выбора типа DICT в качестве строки.

 from df4loop import DFGenerator

# It is not necessary to specify columns.
df_generator = DFGenerator ( columns = df . columns . values . tolist ())
for _ , row in df . iterrows ():
    tmp_row = {
        "column_1" : row [ "column_1" ],
        "column_2" : row [ "column_2" ],
        "column_3" : row [ "column_3" ],
    }
    df_generator . append ( tmp_row )
new_df = df_generator . generate_df ()

Следующий код является примером выбора типа списка в качестве строки. Столбцы должны быть указаны во время инициализации.

 from df4loop import DFGenerator

df_generator = DFGenerator ( columns = df . columns . values . tolist ())
for _ , row in df . iterrows ():
    tmp_row = [
        row [ "column_1" ],
        row [ "column_2" ],
        row [ "column_3" ],
    ]
    df_generator . append ( tmp_row )
new_df = df_generator . generate_df ()