PythonとPandasを使ったforループの活用法

Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasを使って、DataFrameやSeriesのデータをforループで処理する方法について解説します。

DataFrameのイテレーション

行ごとのforループ

行ごとにDataFrameを処理したい場合は iterrows 関数を使います。以下にその使用例を示します。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':[0,1,2,3,4],'B':['a','b','c','d','e']})

for index,item in df.iterrows():
    print("index : ", index)
    print("item  :\n", item)
    print("----------------\n")

このコードは、DataFrameの各行を順に取り出し、そのインデックスと内容を表示します。

列ごとの値にアクセス

列ごとにアクセスしたい場合は iteritems を使います。以下にその使用例を示します。

df_t = df.T.copy()

for label, items in df_t.iteritems():
    print("label : ", label)
    print("items :\n", items)
    print("-----------\n")

このコードは、DataFrameの各列を順に取り出し、そのラベルと内容を表示します。

Seriesのイテレーション

アイテムごとに処理するforループ

Seriesの場合は特別な関数を使うことなくforループを回すことができます。以下にその使用例を示します。

sr = pd.Series([1,2,3,4,5])

for item in sr:
    print(item)
    print("---\n")

このコードは、Seriesの各アイテムを順に取り出し、その内容を表示します。

以上がPythonとPandasを使ったforループの基本的な活用法です。これらの方法を理解し、適切に活用することで、データ分析の効率を大幅に向上させることができます。.