Pandas 回合不适用于 DataFrame

为什么Pandas回合不适用于DataFrame？

Pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了丰富的数据结构和函数，使数据处理变得更加简单和高效。其中最常用的数据结构之一是DataFrame，它类似于Excel中的表格，可以方便地存储和操作数据。

然而，尽管Pandas提供了许多方便的函数和方法来处理DataFrame，但回合（Loop）并不是一个适合的选择。回合是指通过循环遍历DataFrame中的每一行或每一列，并对其进行处理。尽管这种方法在某些情况下可能有效，但在大多数情况下，它并不是一个高效的解决方案。

那么为什么回合不适用于DataFrame呢？下面我们将通过几个案例来解释。

案例1：计算DataFrame列的平均值

假设我们有一个包含100万行和10列的DataFrame，我们想要计算每一列的平均值。如果我们使用回合来实现这个目标，代码可能如下所示：

python
import pandas as pd
# 创建一个包含100万行和10列的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': range(1000000),
                   'B': range(1000000),
                   'C': range(1000000),
                   'D': range(1000000),
                   'E': range(1000000),
                   'F': range(1000000),
                   'G': range(1000000),
                   'H': range(1000000),
                   'I': range(1000000),
                   'J': range(1000000)})
# 使用回合计算每一列的平均值
column_means = []
for column in df.columns:
    mean = df[column].mean()
    column_means.append(mean)

上述代码通过循环遍历DataFrame的每一列，并计算每一列的平均值。然而，这种方法在处理大规模数据时非常耗时，因为它需要多次遍历数据。相比之下，Pandas提供了内置的方法`mean()`来计算每一列的平均值，代码如下：

python
# 使用Pandas的内置方法计算每一列的平均值
column_means = df.mean()

使用内置方法的代码更加简洁和高效，它会直接对整个列进行操作，而不需要循环遍历每一行。

案例2：筛选DataFrame中的特定行

假设我们有一个包含100万行和10列的DataFrame，我们想要筛选出满足某个条件的行。如果我们使用回合来实现这个目标，代码可能如下所示：

python
import pandas as pd
# 创建一个包含100万行和10列的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': range(1000000),
                   'B': range(1000000),
                   'C': range(1000000),
                   'D': range(1000000),
                   'E': range(1000000),
                   'F': range(1000000),
                   'G': range(1000000),
                   'H': range(1000000),
                   'I': range(1000000),
                   'J': range(1000000)})
# 使用回合筛选出满足条件的行
selected_rows = []
for index, row in df.iterrows():
    if row['A'] > 500000 and row['B'] < 500000:
        selected_rows.append(row)

上述代码通过循环遍历DataFrame的每一行，并判断是否满足条件。然而，这种方法在处理大规模数据时非常耗时，因为它需要多次遍历数据。相比之下，Pandas提供了内置的方法`query()`来筛选满足条件的行，代码如下：

python
# 使用Pandas的内置方法筛选满足条件的行
selected_rows = df.query('A > 500000 and B < 500000')

使用内置方法的代码更加简洁和高效，它会直接对整个DataFrame进行操作，并返回满足条件的行。

尽管回合在某些情况下可能是一种解决方案，但在处理DataFrame时并不是一个适合的选择。相反，Pandas提供了许多内置的函数和方法，可以更加高效地处理DataFrame。因此，我们应该尽量避免使用回合来处理DataFrame，而是利用Pandas提供的功能来完成我们的任务。