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  • Python中iterrows(),iteritems(),itertuples()几个函数的区别说明

在Pandas库中,`iterrows()`, `iteritems()`, 和 `itertuples()` 是三种不同的迭代方法,它们各自有不同的用途和性能特点。下面我将详细解释这三种方法之间的区别。
 
### 1. `iterrows()`
 
- **用途**:`iterrows()` 方法主要用于迭代DataFrame的行,将DataFrame的每一行作为一个(index, Series)对返回,其中index是行的索引,Series是这一行的数据(列名作为Series的索引)。
- **性能**:由于每次迭代都会返回一个Series对象,这使得它在处理大型DataFrame时可能会比较慢,因为Series对象的创建和索引操作需要额外的开销。
- **使用场景**:当你需要按行访问DataFrame中的数据,并且需要知道行的索引时,`iterrows()`是一个很好的选择。
 
### 2. `iteritems()`
 
- **注意**:在较新版本的Pandas中(0.25.0及以后),`iteritems()` 已被重命名为 `items()`,以保持与字典方法命名的一致性。但在这里,我仍会按照你的问题描述来讨论它。
- **用途**:`iteritems()`(或`items()`)方法用于迭代DataFrame的列,将每一列作为一个(label, content)对返回,其中label是列名,content是该列的数据(作为一个Series对象)。
- **性能**:与`iterrows()`相比,`iteritems()`(或`items()`)在迭代列时通常更快,因为它不需要为每一行创建一个新的Series对象。
- **使用场景**:当你需要按列访问DataFrame中的数据时,可以使用`iteritems()`(或`items()`)。
 
### 3. `itertuples()`
 
- **用途**:`itertuples()` 方法返回的是一个命名元组(NamedTuple),这对于提高内存效率和迭代速度非常有帮助。每个命名元组代表DataFrame中的一行,并且可以通过列名来访问各个元素。
- **性能**:`itertuples()` 通常比 `iterrows()` 快得多,因为它避免了Series对象的创建和索引操作,并且返回的是轻量级的命名元组。
- **使用场景**:当你需要按行迭代DataFrame,并且希望提高性能时,`itertuples()`是一个非常好的选择。
 
### 总结
 
- `iterrows()` 适用于需要按行迭代且需要索引的场景,但性能可能较低。
- `iteritems()`(或`items()`)适用于按列迭代,性能较好,但注意方法名的变化。
- `itertuples()` 提供了最佳的性能,适用于需要按行迭代但不需要Series对象的情况。
 
选择哪种方法取决于你的具体需求,包括你需要访问的数据类型(行还是列)、是否需要索引、以及你对性能的要求。


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