Pandas DataFrame의 행을 순회하는 방법

Pandas DataFrame은 행과 열로 구성된 테이블 형식의 데이터 구조입니다. DataFrame의 행을 순회하는 방법은 크게 다음과 같이 세 가지가 있습니다.

• iterrows() 메서드 사용
• itertuples() 메서드 사용
• for 루프 사용

iterrows() 

iterrows() 메서드는 DataFrame의 각 행을 튜플의 형태로 반환합니다. 튜플의 첫 번째 요소는 행의 인덱스이고, 두 번째 요소는 행의 데이터입니다.

df = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3],
    'col2': ['a', 'b', 'c']
})

for row in df.iterrows():
  print(row)

(0, (1, 'a'))
(1, (2, 'b'))
(2, (3, 'c'))

 

itertuples()

itertuples() 메서드는 DataFrame의 각 행을 namedtuple의 형태로 반환합니다. namedtuple은 튜플과 비슷하지만, 각 요소에 이름을 지정할 수 있습니다.

df = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3],
    'col2': ['a', 'b', 'c']
})

for row in df.itertuples():
  print(row)

Row(col1=1, col2='a')
Row(col1=2, col2='b')
Row(col1=3, col2='c')

 

iterrows() 와 itertuples()의 차이점

iterrows() 메서드와 itertuples() 메서드의 차이점은 다음과 같습니다.

특징	iterrows() 메서드	itertuples() 메서드
반환 형식	튜플	namedtuple
요소 이름	없음	있음
메모리 사용량	더 적음	더 큼

 

for 루프 사용

for 루프를 사용하여 데이터프레임의 각 행을 순회할 수도 있습니다. 이 경우 iloc() 메서드를 사용하여 행 인덱스를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 위의 예제에서 데이터프레임의 행을 순회하려면 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.

df = pd.DataFrame({"col1": ["서울", "대전", "부산", "광주"]})

# 데이터프레임 행 순회
for i in range(len(df)):
    print(i, df.iloc[i])

0 (0, '서울')
1 (1, '대전')
2 (2, '부산')
3 (3, '광주')