https://replit.com/@SorinBetisor/26-8-pandas-1?v=1
Cum iterăm prin Pandas Dataframe
Pandas este o bibliotecă populară în Python pentru analiza datelor și manipularea acestora. Pandas Dataframe este o structură de date bidimensională (rânduri și coloane) care ne permite să lucrăm cu date structurate într-un mod ușor și eficient.
Iterarea prin Pandas Dataframe este un proces esențial în analiza datelor. Acesta ne permite să parcurgem fiecare element din dataframe și să efectuăm operațiuni specifice pe acestea.
Metodă 1: for loop
O metodă de iterare prin dataframe este utilizarea unui for loop. Vom parcurge fiecare coloană a dataframe-ului și vom efectua o operație pe fiecare element.
import pandas as pd
# Creăm dataframe
df = pd.DataFrame({'Nume': ['Alex', 'Ana', 'Andrei'], 'Vârstă': [23, 21, 25], 'Salariu': [3500, 4000, 4500]})
# Iterăm prin fiecare rând
for index, row in df.iterrows():
print(row['Nume'], row['Vârstă'], row['Salariu'])
Metodă 2: apply()
O altă metodă de iterare prin dataframe este utilizarea metodei apply(). Această metodă ne permite să aplicăm o funcție pe fiecare element din dataframe.
import pandas as pd
# Creăm dataframe
df = pd.DataFrame({'Nume': ['Alex', 'Ana', 'Andrei'], 'Vârstă': [23, 21, 25], 'Salariu': [3500, 4000, 4500]})
# Definim o funcție
def dubleaza_salariu(x):
return x * 2
# Aplicăm funcția pe coloana Salariu
df['Salariu_dublat'] = df['Salariu'].apply(dubleaza_salariu)
Acestea sunt doar câteva exemple de metode de iterare prin Pandas Dataframe. Pandas ne oferă multe alte metode și funcții pentru a lucra cu date structurate în Python.